yolov4

1、代码下载

git clone https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4

注意 yolo4.weights单独下载, https://drive.google.com/uc?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT&export=download
下载完成后 执行 python convert.py进行转换 自动生成 yolo4_weights.h5。
或者百度网盘直接下载,链接: https://pan.baidu.com/s/1FF79PmRc8BzZk8M_ARdMmw 提取码: dc2j
yolo4_weights.h5是coco数据集的权重。
yolo4_voc_weights.h5是voc数据集的权重。
3、2007_voc数据准备&预处理
wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar

wget https://pjreddie.com/media/files/VOCtest_06-Nov-2007.tar

tar xf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar

tar xf VOCtest_06-Nov-2007.tar
按照格式存放文件
yolov4_第1张图片
#修改1 训练自己的数据类别
yolov4_第2张图片
#修改2 训练自己的数据类别
在这里插入图片描述
然后执行 python voc_annotation.py 会在 下面的文件夹路径下生成3个txt 文件
yolov4_第3张图片
防止内存不够 修改 batch_size
yolov4_第4张图片
4.模型训练
执行 python train.py
yolov4_第5张图片
5、检测展示
将测试文件放到 下面路径
执行 python test.py
yolov4_第6张图片
执行结果:
yolov4_第7张图片

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