TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程

发布时间:2022-08-18 18:51

TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程_第1张图片

作者 | fendouai

编辑 | 安可

【导读】:本文介绍了目标检测算法yolov3的keras实战。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:深度学习与计算机视觉

YOLO 是一种非常流行的目标检测算法,速度快且结构简单。日前,YOLO 作者推出 YOLOv3 版,在 Titan X 上训练时,在 mAP 相当的情况下,v3 的速度比 RetinaNet 快 3.8 倍。

YOLO v3 实时物体检测视频:

TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程_第2张图片

YOLO v3 与其他目标检测器的比较

TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程_第3张图片

TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程_第4张图片

开始动手运行 YOLO V3:

运行步

1. 从 YOLO 官网下载 YOLOv3 权重

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

下载过程如图

TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程_第5张图片

 2.转换 Darknet YOLO 模型为 Keras 模型

 python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

 

转换过程如图:

TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程_第6张图片

 

3.运行YOLO 目标检测

python yolo.py

 

需要下载一个图片,然后输入图片的名称,如图所示:

TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程_第7张图片

我并没有使用经典的那张图,随便从网上找了一个,来源见图片水印:

识别效果:

项目地址:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3、

YOLO 官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/


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