Darknetでのyoloの設定

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こんにちは!このチュートリアルでは、DilknetでYoloを設定する方法を紹介します.
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Yolo(一度だけ見る)は、それが速度と精度のために人気がある単一のステージ検出器です、それは人々、動物、交通信号などを検出するために様々なアプリケーションで使用されています.
R - CNNのような他のオブジェクト検出器もありますが、それらはyoloほど信頼できません.
このチュートリアルでは、私たちはYolov 3を構築します、V 3は以前のモデルよりかなり大きいです、しかし、それは使用する最高のものです.
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Darknetは、CとCudaで書かれたオープンソースのニューラルネットワークフレームワークです.これは、簡単にインストールするのは簡単で、CPUとGPUの計算をサポートしています.
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最初にdarknetをインストールする必要があります
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次に、事前に訓練された重みをダウンロードする必要があります
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または以下のbashスクリプトを使用できます:
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現在、我々は、倉庫で提供されるサンプルイメージの上で検出器を試すことができます.
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すべてがうまくいくならば、あなたはターミナルで予測を見るべきであるでしょう、「予想される.」
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同じ結果を得ることができますが、GPUのフラグを有効にすることによって、はるかに高速な時間です.
これを行うには、makefileを変更します.
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そして、
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このチュートリアルでは、DarkNetでYoloを設定する方法を示しました.
私は、現在Yolov 4に興味があります👀
任意のクールなサンプル/プロジェクトを共有してください.😃
私のような仕事?あなたがより多くを見たいと思うならば、私はいろいろな話題についてポストします.
私もコーヒーが大好きです.
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