随笔分类 -  Darknet

摘要:1 void validate_classifier_multi(char *datacfg, char *filename, char *weightfile) 2 { 3 int i, j; 4 network net = parse_network_cfg(filename); 5 set_b 阅读全文
posted @ 2020-01-05 23:16 Parallax 阅读(531) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:可以看到其中有两个exe类型的项目:darknet.exe和uselib.exe。 其中daknet.sln是原生的网络源码,可以通过main()函数传参,原生地实现检测功能。 2、还有一个动态库项目dark.dll:这个dark.sln是包括yolo_v2_class.cpp这个顶层设计的检测类的 阅读全文
posted @ 2019-12-29 21:02 Parallax 阅读(224) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:利用框架训练得到权重 将框架的推理功能yolo_dll.sln打包成库。(.lib,.h.dll) 新建项目project调用yolo动态链接库及opencv等其他dll库,实现推理。 将project再打成库dll,与.lib和.h一起交付前端。 每一步打库的过程都需要用到的dll库对应的.lib 阅读全文
posted @ 2019-12-26 18:02 Parallax 阅读(195) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:首先搞清yolo检测网络的输入输出: 最终输入的是416*416的三通道图像,输出的是三个尺度特征图上的预测张量。 第一尺度:13*13,对此特征图使用最大的三个anchor box,最终得到13*13*3*(4+1+num_class)维度的张量。此尺度的特征图对原图来说有最小的分辨率,这个anc 阅读全文
posted @ 2019-12-17 01:45 Parallax 阅读(225) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:darknet源代码是AB大神版本的,将darknet下detector.c的test_detector函数整体替换,注意中间的更改保存输出图片的路径为自己路径;重新编译darknet。 控制台测试命令:darknet.exe detector test data/img.data yolo-obj 阅读全文
posted @ 2019-11-18 16:35 Parallax 阅读(2320) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1.首先看数据集是否有非jpg格式图片 2.sub_batch = batch/subdivision, 实际在每个sub_batch后先不迭代,等整个batch计算完之后迭代一次。降低显存要求 3.起初测试集的置信度阈值设置太低0.25,导致最后有些低置信度阈值的box(比如0.25,0.37)没 阅读全文
posted @ 2019-11-18 16:18 Parallax 阅读(666) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:首先是通过K-means聚类得到anchor box的数目,这里聚类采用1—IOU(box,centriod)作为距离度量,然后在模型复杂度和召回率之间作了一个权衡,确定了K=5(标准是通过手肘法)。 YOLO -v2 损失函数:(yolo-v2开始其编码格式与V1不同。yoloV1 仅有两个box 阅读全文
posted @ 2019-05-11 05:24 Parallax 阅读(1295) 评论(0) 推荐(1) 编辑

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