YOLO-Fastest从Darknet源码编译、测试再到训练完整图文教程!
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最轻的YOLO算法出来了!这是个模型非常小、号称目前最快的YOLO算法——大小只有1.3MB,单核每秒148帧,移动设备上也能轻易部署。而且,这个YOLO-Fastest算法满足所有平台的需要。不论是PyTorch,还是Tensorflow,又或者是Keras和Caffe,可以说是全平台通用。此外,作者还推出了超轻YOLO的“加大版”,同样只需要3.5MB,就能实现比YOLOv3更好的目标检测效果。那么,这么轻的网络,检测效果怎么样?
1、模型编译、测试和训练
1.1、YOLO-Fastest编译
第一步:
git clone https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
第二步:
下载安装opencv:https://github.com/opencv/opencv/releases/tag/4.4.0
第三步:
打开cmake,选择Yolo-Fastest
文件夹为source code
路径,Yolo-Fastest
文件夹为目标文件夹;然后点击configure
,再选择opencv.exe
解压缩后的build
文件夹为OPENCV_DIR
的路径;
第四步:
打开Visual Studio2017
(具体根据你在configure时选择的编译环境,最好选择2017),选择release
,然后生成解决方案
;
第五步
编译完成后在Yolo-Fastest
目录下会有Release
文件夹,把里面编译完成的darknet.dll和darknet.exe
复制到Yolo-Fastest/build/darknet/x64
目录下;第六步
把Yolo-Fastest
目录下的除README.MD
以外的4个文件复制到Yolo-Fastest/build/darknet/x64/cfg
目录下;
1.2、YOLO-Fastest视频和图片测试
1、视频测试
输入如下指令既可测试视频检测并输出检测的结果,CPU检测可以达到14FPS/s,比同等条件下使用GPU检测的YOLO-V4快很多:
./darknet detector demo ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-fastest.cfg ./cfg/yolo-fastest.weights ./data/test_car.mp4 -i 1 -thresh 0.25 -out_filename ./data/car_output.mp4
注意,测试视频可以为任意你自己想检测的视频文件,这里小编只用了手上有的视频进行了测试
2、图片测试
输入如下指令既可测试视频检测并输出检测的结果,CPU检测用时为:
./darknet detector test ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-fastest.cfg ./cfg/yolo-fastest.weights ./data/person.jpg -i 1 -thresh 0.25 -out_filename ./data/person_output.jpg
2、YOLO-Fastest训练
1、 根据voc数据集的形式标注自己的数据集;
2 、生成一个预先训练好的模型,用于初始化模型主干:
./darknet partial yolo-fastest.cfg yolo-fastest.weights yolo-fastest.conv.109 109
3 、Train:
./darknet partial yolo-fastest.cfg yolo-fastest.weights yolo-fastest.conv.109 109
以下是原作者所得到的结果
References
[1] https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
[2] https://github.com/AlexeyAB/darknet
本文仅做学术分享,如有侵权,请联系删文。
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