首先不得不说yolov3的入门还是很简单的,上一篇文章,说了yolov3的配置,接下来用一个实例展示下yolov3的具体的结果。
yolov3的源代码资源地:https://pjreddie.com/

首先,我们需要获得yolov3运行的所需的weights,cfg与names文件,获取方法有两种:
一、wget的获取方式,首先下载安装wget,在cmd终端进入wget下的bin目录下,然后运行如下代码

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg?raw=true -O ./yolov3.cfg
wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names?raw=true -O ./coco.names

有可能会报ssl链接失败的错误,解决方法如下:

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights --no-check-certificate
wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/cfg/yolov3.cfg?raw=true -O ./yolov3.cfg --no-check-certificate
wget https://github.com/pjreddie/darknet/blob/master/data/coco.names?raw=true -O ./coco.names --no-check-certificate

如果依旧出错。。。可使用方法二:
直接去下载,我把资源整理好了放在网址:https://github.com/jielingao/yolov3
所需的文件都在这个资源里,但是weights文件太大,无法上传,建议用第一种方法获取。

之后就是修改代码了

        String pro_dir = "E://darknet-master//"; //项目根目录String modelConfiguration = pro_dir + "cfg//yolov3.cfg";String modelWeights = pro_dir + "data//yolov3.weights";string image_path = pro_dir + "data//kite.jpg";string classesFile = pro_dir + "data//coco.names";// "coco.names";detect_image(image_path, modelWeights, modelConfiguration, classesFile);string video_path = pro_dir + "data//images//run.mp4";//detect_video(video_path, modelWeights, modelConfiguration, classesFile);

必须修改的代码就这继续,对应着weights,cfg,names以及要识别的图像image的位置,改成你自己的路径就好。分两种识别模式,一种是图片一种是视频,我这里注释掉了视频,只运行图片。

剩下的是一些参数,可以修改也可以不改

float confThreshold = 0.5; // Confidence threshold
float nmsThreshold = 0.4;  // Non-maximum suppression threshold
int inpWidth = 416;  // Width of network's input image
int inpHeight = 416; // Height of network's input image

只有这四个参数。

好了,剩下的就是兴奋的搓搓手,运行代码了,结果如下:
好了,可以美滋滋的吃晚饭去了。

windows下的yolov3的运行及结果,实例所需的weights,cfg与names文件相关推荐

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