混混度日的咸鱼
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window10下pycharm+yoloV4体验使用keras模型训练检测图片

使用yoloV4+keras训练检测图片中物体

    • 前期准备
    • 配置环境
    • 运行程序

环境：windows+pycharm（python3.6）

前期准备

从GitHub上下载代码https://github.com/Ma-Dan/keras-yolo4，解压
将voc数据集和权重文件从https://download.csdn.net/download/A981012/12581477.https://download.csdn.net/download/A981012/12581423下载下来，添加到文件中
我的文件目录是这样的：
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count文件夹和yolov4.weights+yolo4_weight.h5,都是通过下载链接下载下来的
还要打开voc_annotation.py文件，将下图的两个地方换为count名称
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配置环境

打开pycharm，点击File——>open
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找到从GitHub上下载的文件的路径打开，点击File——>settings，选择自己的python运行，点击+号添加库，库添加完成后就点击Apply
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我添加的库的列表为：（有些库添加之后会附带很多库被安装，所以下载库的时候可以按照参考博客里的来，里面的mkl-XXX不必下载）
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至此环境搭建完成

运行程序

打开test.py文件，点击run运行
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输入要检测的图片名称，然后回车得到结果：
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点击查看model_data文件夹下的voc_classes.txt，可以看到这个训练的模型可以识别这些物体
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如果想自己设置识别什么物体，可以将这些去掉，写上自己想要识别物体的名称，然后在voc_annotation.py文件中，将classes改为自己想要改的物体名称
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大概还要再运行一下voc_annotation.py文件，然后运行test.py文件
window10下pycharm+yoloV4体验使用keras模型训练检测图片_第10张图片
从两幅检测图来看，第一幅图，很多车只有半截的时候，离得近一点儿的，容易被检测识别到，后面的基本都没识别到。第二幅人骑在马上，检测识别的概率有点儿低，但类别没错。
如有错误请指正！
参考博客：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/136941514.

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