手把手教你用深度学习做物体检测(三):模型训练
本篇文章旨在快速试验使用yolov3算法训练出自己的物体检测模型,所以会重过程而轻原理,当然,原理是非常重要的,只是原理会安排在后续文章中专门进行介绍。所以如果本文中有些地方你有原理方面的疑惑,也没关系,可以自行网上搜索相关资料,也可以先留着问题,相信你会在后续文章中找到答案。
- 该项目最近的修改时间是2019-04-16,也就是说仍然在持续维护,而另外两个项目最早的也是7个月前了。
- 该项目的文档非常详细,比另外两个项目都详细很多。
- 该项目支持在训练过程中实时观测损失值、mAP等重要指标的变化趋势。
注意:下面的一切操作若无特殊说明,都是在unbuntu18.04桌面版操作系统环境下,并且假设你已经准备好了深度学习所需的硬件及软件环境,如果没有,可以参照这篇文章《如何在阿里云租一台GPU服务器做深度学习?》。
./darknet detector train names-data/voc.data names-data/yolo-obj.cfg names-data/darknet53.conv.74 -gpus 1 -map # 如果中途中断了,可以从backup目录下,找到最新的.weights文件或任意迭代周期生成的.weights文件,在此基础上继续训练,命令如下: ./darknet detector train names-data/voc.data names-data/yolo-obj.cfg names-data/backup/yolo-obj_last.weights -gpus 1 -map
训练过程开始后,除了终端会持续显示训练情况,还会额外出现一个窗口以图形的方式实时展示损失值和mAP的变化情况:
--检测图片 ./darknet detector test names-data/voc.data names-data/yolo-obj.cfg names-data/backup/yolo-obj_3000.weights -ext_output names-data/images/IMG_0728.JPG--检测视频 ./darknet detector demo names-data/voc.data names-data/yolo-obj.cfg names-data/backup/yolo-obj_3000.weights -ext_output names-data/videos/food52hd.mp4 -out_filename names-data/videos/food52hd_detect.mp4
关于中文乱码和置信度缺失的问题,由于本篇文章已经够长的了,所以将会在下一篇《手把手教你用深度学习做物体检测(四):模型使用》中进行阐述,下一篇文章中,我们会基于python来实现一个模型使用程序,以及为什么非要用python来重新实现一个模型使用程序的原因。
赵客缦胡缨,吴钩霜雪明。银鞍照白马,飒沓如流星。
十步杀一人,千里不留行。事了拂衣去,深藏身与名。
闲过信陵饮,脱剑膝前横。将炙啖朱亥,持觞劝侯嬴。
三杯吐然诺,五岳倒为轻。眼花耳热后,意气素霓生。
救赵挥金槌,邯郸先震惊。千秋二壮士,煊赫大梁城。
纵死侠骨香,不惭世上英。谁能书閤下,白首太玄经。
转载于:https://www.cnblogs.com/anai/p/11455320.html
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