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TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程(文末有惊喜)

TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程(文末有惊喜)

作者 | fendouai

编辑 | 磐石

出品 | 磐创AI技术团队

【磐创AI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:磐创AI进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。

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

YOLO v3 实时物体检测视频

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YOLO v3 与其他目标检测器的比

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开始手运行 YOLO V3:


运行步

1. 从 YOLO 官网下 YOLOv3

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

下载过程如图

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 2.转换 Darknet YOLO 模型 Keras 模型

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

 

转换过程如

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3.运行YOLO 标检测

python yolo.py

 

需要下一个片,然后图片的名称,如所示:

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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:


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识别效果:


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

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

直接获取项目代码,关注微信公众号并发送关键字:keras-yolo3


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