DNN:windows使用 YOLO V1,V2
来源:互联网 发布:匈牙利算法 英文 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 03:03
本文有修改,如有疑问,请移步原文。
原文链接: YOLO v1之总结篇(linux+windows)
此外: YOLO-V2总结篇 Yolo9000的改进还是非常大的
由于原版的官方YOLOv1是只支持linux 和mac的,如果要自己修改,可能需要走好对哦的坑,同时还得具备一定的技术水平,幸好有革命斗士为我们走出了这一步,
可以参考下面2个YOLO-windows,
https://github.com/frischzenger/yolo-windows
https://github.com/AlexeyAB/yolo-windows
推荐使用第二个版本,比较新,使用CUDA8.0,第一个版本使用CUDA6.5.
推荐使用YOLO-V2版本,V1版本没有编译成功。
随便下载上面的一个yolo,然后进入yolo-windows-master\build\darknet\下面,用vs2013直接打开darknet.sln,选择,x64版本,只要配置OpenCV和pthreads就可以,
为了方便大家参考,这里贴出本人的环境配置...........................
.................................
配置好编译时,出现:error C2275: 'size_t'.....问题
解决方法: 把出错的地方,变量声明全部移到函数头部.....
此外,一步编译成功......
编译成功:
进入,yolo-windows-master\build\darknet\x64\Release\下面,
去官网链接,http://pjreddie.com/media/files/yolov1.weights,下载好yolov1.weights,https://pjreddie.com/darknet/yolo/,使用
https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights
得到预训练的权值。
然后运行,darknet.cmd darknet_coco.cmd,随便输入一张图像,例如,person.jpg,就会出来运行效果。
其中第一个为cpu+debug版本,第二个为cpu+release版本,
下图为运行结果:
编译cudnn版本:
在convlutional_kernels.cu 工程出现 unsolved external symbol cudnn_handle.
在darkNet源代码里面 cuda.h 已经声明!
训练篇:
这里假定我要实现一个简单的人脸检测。
(1)首先就是数据集的准备,这里建议使用python+QT开发的抠图小工具,labelImg。
(2)模仿VOC的格式建立相应的文件夹,执行,请拜访原文:YOLO-V2总结篇
- DNN:windows使用 YOLO V1,V2
- YOLO -v1-windows
- YOLO v1,YOLO v2,YOLO9000算法总结与源码解析
- yolo v2
- YOLO V2
- YOLO v2
- yolo V2
- 【YOLO学习】使用YOLO v2训练自己的数据
- 【YOLO学习】使用YOLO v2训练自己的数据
- YOLO v2 CPU 使用 openblas 加速
- YOLO v2之总结篇(linux+windows)
- YOLO v2之总结篇(linux+windows)
- 在Windows下搭建YOLO v2开发环境
- YOLO v2之总结篇(linux+windows)
- YOLO v2之总结篇(linux+windows)
- YOLO v1之总结篇(linux+windows)
- Kinect for Windows V2和V1对比开发___多台Kinect的使用
- yolo v2微调
- JAVA设计模式之单例模式
- protobuf入门教程(六):导入定义(import)
- 【splay】hdu 3436
- LINQ to SQL使用教程
- 使用Compass创建blueprint框架,报错:No such framework: "blueprint"
- DNN:windows使用 YOLO V1,V2
- MyEclipse字体,背景色,提示快捷键
- tensorflow 编译 so
- spring常用注解
- centos 使用代理上网,yum配置
- Android消息传递之基于RxJava实现一个EventBus
- 如何安装cnpm
- Protobuf 的 proto3 与 proto2 的区别
- linux使用yum方式下载指定版本的mysql