AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(三)
AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(三)
ImageNet分类
您可以使用Darknet为1000级ImageNet挑战赛分类图像。如果你还没有安装Darknet,你应该先安装。
使用预先训练的模型分类
下面是安装Darknet、下载分类权重文件和在图像上运行分类器的命令:
git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git
cd darknet
make
wget
https://pjreddie.com/media/files/darknet19.weights
./darknet classifier predict cfg/imagenet1k.data
cfg/darknet19.cfg darknet19.weights data/dog.jpg
本例使用Darknet19模型,您可以在下面有关它的信息。运行此命令后,您将看到以下输出:
ayer
filters size input output
0
conv 32 3 x 3 / 1
256 x 256 x 3 ->
256 x 256 x 32 0.113 BFLOPs
1
max 2 x 2 / 2 256 x 256 x
32 -> 128 x 128 x
32
2
conv 64 3 x 3 / 1
128 x 128 x 32 ->
128 x 128 x 64 0.604 BFLOPs
3
max 2 x 2 / 2 128 x 128 x
64 -> 64 x
64 x 64
4
conv 128 3 x 3 / 1
64 x 64 x 64
-> 64 x 64 x 128
0.604 BFLOPs
5
conv 64 1 x 1 / 1
64 x 64 x 128 ->
64 x 64 x 64
0.067 BFLOPs
6
conv 128 3 x 3 / 1
64 x 64 x 64
-> 64 x 64 x 128
0.604 BFLOPs
7
max 2 x 2 / 2 64 x
64 x 128 -> 32 x
32 x 128
8
conv 256 3 x 3 / 1
32 x 32 x 128 ->
32 x 32 x 256 0.604 BFLOPs
9
conv 128 1 x 1 / 1
32 x 32 x 256 ->
32 x 32 x 128 0.067 BFLOPs
10
conv 256 3 x 3 / 1
32 x 32 x 128 ->
32 x 32 x 256 0.604 BFLOPs
11
max 2 x 2 / 2 32 x
32 x 256 -> 16 x
16 x 256
12
conv 512 3 x 3 / 1
16 x 16 x 256 ->
16 x 16 x 512 0.604 BFLOPs
13
conv 256 1 x 1 / 1
16 x 16 x 512 ->
16 x 16 x 256 0.067 BFLOPs
14
conv 512 3 x 3 / 1
16 x 16 x 256 ->
16 x 16 x 512 0.604 BFLOPs
15
conv 256 1 x 1 / 1
16 x 16 x 512 ->
16 x 16 x 256 0.067 BFLOPs
16
conv 512 3 x 3 / 1
16 x 16 x 256 ->
16 x 16 x 512 0.604 BFLOPs
17
max 2 x 2 / 2 16 x
16 x 512 -> 8 x
8 x 512
18
conv 1024 3 x 3 / 1
8 x 8 x 512 ->
8 x 8 x1024
0.604 BFLOPs
19
conv 512 1 x 1 / 1
8 x 8 x1024 ->
8 x 8 x 512 0.067 BFLOPs
20
conv 1024 3 x 3 / 1
8 x 8 x 512 ->
8 x 8 x1024 0.604 BFLOPs
21
conv 512 1 x 1 / 1
8 x 8 x1024 ->
8 x 8 x 512 0.067 BFLOPs
22
conv 1024 3 x 3 / 1
8 x 8 x 512 ->
8 x 8 x1024 0.604 BFLOPs
23
conv 1000 1 x 1 / 1
8 x 8 x1024 ->
8 x 8 x1000 0.131 BFLOPs
24
avg 8 x 8 x1000
-> 1000
25
softmax
1000
Loading weights from
darknet19.weights…Done!
data/dog.jpg: Predicted in 0.769246
seconds.
42.55%: malamute
22.93%: Eskimo dog
12.51%: Siberian husky
2.76%: bicycle-built-for-two
1.20%: mountain bike
Darknet在加载配置文件和权重时显示信息,然后对图像进行分类并打印图像的前10个类。海藻是一种混合品种的狗,但她有很多软弱无力,所以我们认为这是一个成功的!
您也可以尝试使用其他图像,如秃鹰图像:
./darknet classifier predict cfg/imagenet1k.data
cfg/darknet19.cfg darknet19.weights data/eagle.jpg
生成:
…
data/eagle.jpg: Predicted in 0.707070 seconds.
84.68%: bald eagle
11.91%: kite
2.62%: vulture
0.08%: great
grey owl
0.07%: hen
不错!
如果未指定图像文件,则在运行时将提示您输入图像。这样,您就可以在一行中对多个对象进行分类,而无需重新加载整个模型。使用命令:
./darknet classifier predict cfg/imagenet1k.data
cfg/darknet19.cfg darknet19.weights
然后您将得到一个提示,如下所示:
…
25: Softmax Layer: 1000 inputs
Loading weights from darknet19.weights…Done!
Enter Image Path:
每当你厌倦了分类图像,你可以使用Ctrl-C退出程序。
在ImageNet上验证
到处都可以看到这些验证集编号。也许你想再检查一下这些模型的实际工作情况。我们来吧!
首先需要下载验证图像和cls
loc注释。你可以把它们弄到这里,但你得记帐!下载完所有内容后,您应该有一个包含ILSVRC2012_bbox_val_v3.tgz和ILSVRC2012_img_val.tar的目录。首先我们打开包装:
tar -xzf ILSVRC2012_bbox_val_v3.tgz
mkdir -p imgs && tar xf ILSVRC2012_img_val.tar
-C imgs
现在我们有了图像和注释,但我们需要标记图像,以便Darknet能够评估其预测。我们使用这个bash脚本来实现这一点。它已经在脚本/子目录中了。我们只需再次获取并运行它:
wget
https://pjreddie.com/media/files/imagenet_label.sh
bash imagenet_label.sh
这将生成两个内容:一个名为labeled/的目录,其中包含指向图像的重命名符号链接;另一个名为inet.val.list的文件,其中包含标记图像的路径列表。我们需要将此文件移动到Darknet中的data/子目录:
mv inet.val.list
/darknet/data
现在你终于可以验证你的模型了!先把darknet重新make出来。然后运行验证例程,如下所示:
./darknet classifier valid cfg/imagenet1k.data
cfg/darknet19.cfg darknet19.weights
注意:如果不使用OpenCV编译Darknet,那么就无法加载所有ImageNet图像,因为其中一些图像是stbúu image.h不支持的奇怪格式。
如果不使用CUDA编译,您仍然可以在ImageNet上验证,但这将需要相当长的时间。不推荐。 预先训练的模型
这里有各种用于ImageNet分类的预训练模型。准确度在ImageNet上测量为单crop验证准确度。GPU计时是在Titan X上测量的,CPU计时是在单核Intel i7-4790K(4 GHz)上运行的。在OPENMP中使用多线程应该与cpu的比例成线性关系。
Alxnet
开始创新的模式!最初的模型是疯狂的分裂GPU的事情,所以这是一些后续工作的模型。
· Top-1
Accuracy: 57.0%
· Top-5
Accuracy: 80.3%
· Forward
Timing: 3.1 ms/img
· CPU Forward
Timing: 0.29 s/img
· cfg file
· weight file (238 MB)
Darknet参考模型
这个模型设计得很小但是很强大。它获得了与AlexNet相同的前1名和前5名的性能,但参数只有1/10。它主要使用卷积层,而没有在末端的大型完全连接层。它的速度大约是AlexNet在CPU上的两倍,这使得它更适合一些视觉应用。
· Top-1 Accuracy:
61.1%
· Top-5
Accuracy: 83.0%
· Forward
Timing: 2.9 ms/img
· CPU Forward
Timing: 0.14 s/img
· cfg file
· weight file (28 MB)
VGG-16
牛津大学的视觉几何小组为ILSVRC-2014比赛开发了VGG-16模型。它具有很高的分类精度和广泛的应用前景。我把这个版本改编自Caffe预先训练的模型。它被训练为另外6个阶段,以适应特定于darknet的图像预处理(而不是平均减法darknet调整图像介于-1和1之间)。
· Top-1
Accuracy: 70.5%
· Top-5
Accuracy: 90.0%
· Forward
Timing: 9.4 ms/img
· CPU Forward
Timing: 4.36 s/img
· cfg file
· weight file (528 MB)
Extraction
开发了这个模型作为GoogleNet模型的一个分支。它不使用“初始”模块,只使用1x1和3x3卷积层。
· Top-1
Accuracy: 72.5%
· Top-5
Accuracy: 90.8%
· Forward
Timing: 4.8 ms/img
· CPU Forward
Timing: 0.97 s/img
· cfg file
· weight file
(90 MB)
Darknet19
我修改了提取网络,使之更快更准确。这个网络是一种融合了darknet参考网络和特征提取以及众多论文(如网络中的网络、初始和批量规范化)的思想。
· Top-1
Accuracy: 72.9%
· Top-5
Accuracy: 91.2%
· Forward
Timing: 6.2 ms/img
· CPU Forward
Timing: 0.87 s/img
· cfg file
· weight file
(80 MB)
Darknet19
448x448
我用一个更大的输入图像大小448x448,为10多个时期训练了Darknet19。该模型性能明显更好,但速度较慢,因为整个图像更大。
· Top-1
Accuracy: 76.4%
· Top-5
Accuracy: 93.5%
· Forward
Timing: 11.0 ms/img
· CPU Forward
Timing: 2.96 s/img
· cfg file
· weight file
(80 MB)
Resnet
50
出于某种原因,人们喜欢这些网络,即使他们是如此缓慢。
· Top-1
Accuracy: 75.8%
· Top-5
Accuracy: 92.9%
· Forward
Timing: 11.4 ms/img
· CPU Forward
Timing: 1.13 s/img
· cfg file
· weight file
(87 MB)
Resnet
152
出于某种原因,人们喜欢这些网络,即使他们是如此缓慢。
· Top-1
Accuracy: 77.6%
· Top-5
Accuracy: 93.8%
· Forward
Timing: 28.6 ms/img
· CPU Forward
Timing: 3.31 s/img
· cfg file
· weight file
(220 MB)
Densenet
201
我Densenet!他们是如此深沉,如此疯狂,工作如此出色。像Resnet一样,仍然很慢,因为它们有很多层,但至少它们工作得很好!
· Top-1
Accuracy: 77.0%
· Top-5
Accuracy: 93.7%
· Forward
Timing: 32.6 ms/img
· CPU Forward
Timing: 1.38 s/img
· cfg file
· weight file
(67 MB)
AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(三)相关推荐
- AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(六)
AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(六) Tiny Darknet 听过很多人谈论SqueezeNet. SqueezeNet很酷,但它只是优化参数计数.当大多数高质量的 ...
- AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(五)
AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(五) RNNs in Darknet 递归神经网络是表示随时间变化的数据的强大模型.为了更好地介绍RNNs,我强烈推荐Andrej K ...
- AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(四)
AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(四) Nightmare 从前,在一所大学的大楼里,西蒙尼亚.维达第和齐瑟曼有一个很好的主意,几乎和你现在坐的大楼完全不同.他们想,嘿 ...
- AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(二)
AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(二) 版本3有什么新功能? YOLOv3使用了一些技巧来改进训练和提高性能,包括:多尺度预测.更好的主干分类器等等.全部细节都在我们的 ...
- AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一)
AlexeyAB DarkNet YOLOv3框架解析与应用实践(一) Darknet: C语言中的开源神经网络 Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架.它速度快,易于安装,支持CP ...
- alexeyab darknet 编译_【目标检测实战】Darknet—yolov3模型训练(VOC数据集)
原文发表在:语雀文档 0.前言 本文为Darknet框架下,利用官方VOC数据集的yolov3模型训练,训练环境为:Ubuntu18.04下的GPU训练,cuda版本10.0:cudnn版本7.6.5 ...
- yolov3(三:算法框架解析)
应用见: https://blog.csdn.net/Darlingqiang/article/details/103889245 https://blog.csdn.net/Darlingqiang ...
- 蚂蚁集团网络通信框架 SOFABolt 功能介绍及协议框架解析 | 开源
简介:开源网络通信框架 SOFABolt 首次线上直播文字回顾. ,有趣实用的分布式架构频道. 回顾视频以及 PPT 查看地址见文末.欢迎加入直播互动钉钉群 : 30315793,不错过每场直播. 大 ...
- 1、RPC框架解析:开篇-什么是RPC?
1.1.简介 从客户端转后台开发已经快三年了,决定沉淀一些系统性的东西,想了很多题目,最终决定写一篇关于RPC框架相关的吧. 准备从概念,应用,到实践总结出一个系列. 1.2.涉及知识 以gRPC为示 ...
最新文章
- Axis2 webservice入门--Webservice的发布与调用
- 60颗卫星被五手火箭送上天!马斯克疯狂的卫星互联网计划不远了
- C语言做一个通讯录程序(在console里面运行)
- java第一份工作_Java 学到什么程度可以找到第一份工作 ?
- line-height:2和line-height:2em的区别,它们是有区别的
- php 5.2.6升级,Centos5.5 简单方法升级php到php5.2.6
- 红米手机 android 版本,#MIUI#关于红米手机4高配版 Android版本适配的说明【miui9吧】_百度贴吧...
- 【JS】引用类型之String
- 2021年中国单硝酸异山梨酯市场趋势报告、技术动态创新及2027年市场预测
- hdoj 1071 The Area 求面积
- dnastar拼接反向互补序列_反向互补、反向、互补序列有何区别?
- 主板怎么开启csm_B460主板BIOS设置CSM选项无法开启的解决方法
- matlab运行.m文件的命令,Matlab:从命令行运行m文件
- Android 关于AIDL通信,RemoteCallbackList实现Server回调Client
- svg常用元素和属性
- 无锡:车联网先导区“排头兵”,编织的自动驾驶产业雄心!
- DP问题(动态规划)
- 那个可能会改变世界的参议员
- 市面上有哪几种门_目前市面上的成品木门有哪几种
- JS引起内存泄漏的情况
热门文章
- ttf,woff2字体转化为png图片,python读取图片
- 自动驾驶解决方案架构
- BEP 7:CUDA外部内存管理插件(下)
- CUDA 内存统一分析
- 视频系列:RTX实时射线追踪(上)
- python的服务器、客户端被拒绝访问_python – uWSGI服务器日志…权限被拒绝读取......
- jenkins ssl证书报错问题解决
- mybaties分页
- ASP.NET MVC Identity 兩個多個連接字符串問題解決一例
- 2022-2028年中国新能源公交车行业深度调研及投资前景预测报告