YOLOv3-Pytorch学习笔记
五月一直埋头钻研Faster R-CNN,但苦于电脑不支持GPU,一直连个简单的结果都没跑出来(期间还挣扎着安装CUDA,结果就是Ubuntu系统一崩再崩),心情经常很低落。终于在五月末决定先转到YOLOv3, 毕竟人生苦短...下面附上我最近对于YOLOv3的学习:
YOLO官网:https://pjreddie.com/darknet/yolo/
YOLOv3论文链接:https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf
Github代码地址:https://github.com/pjreddie/darknet
论文翻译:https://zhuanlan.zhihu.com/p/34945787
按官网上的要求一步一步走,就可得到如下检测结果:
如果想训练自己的数据,可参考博客:YOLOv3: 训练自己的数据,讲的非常详细,膜拜啊!网上也有很多公开的数据集,可参考Open Data for Deep Learning & Machine Learning。
我比较想学习YOLOv3的Pytorch实现,毕竟原作者自己直接码的C,看不太明白啊,所以在Github上找了一个比较靠谱的,链接地址:https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3,要求Python3.5、Opencv、Pytorch0.4,Opencv是别人帮我编译的(我决定下次系统再崩的时候自己动手安装双系统,然后编译Opencv,毕竟不能老靠别人,呸呸呸...)跑代码的时候也踩了很多坑,问了好几个同学才最终解决,感谢。最后发现我遇到的问题这篇博客里竟然都提到了YOLOV3的pytorch实现,要是早看到就好了,不过这中间我也悟到了一个真理,学习要保持三步主义:不要怕、不要急、不要脸...运行结果示例:
YOLOv3 Pytorch的实现作者还给出了Tutorial on implementing YOLO v3 from scratch in PyTorch,分为五部分:
Part 1: Understanding How YOLO works
Part 2: Creating the layers of the network architecture
Part 3 : Implementing the the forward pass of the network
Part 4 : Objectness score thresholding and Non-maximum suppression
Part 5 : Designing the input and the output pipeline
机器之心翻译了前3部分,从零开始PyTorch项目:YOLO v3目标检测实现,个人建议还是直接阅读原作者的教程,起码不撸他个3遍。
嗯,啰嗦了这么多,六月伊始,希望自己接下来的深度学习之路能走的不那么艰难,好运!
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