文章目录
- YOLO简介
- 使用方法
- 检测效果
- 参考资料
YOLO简介
YOLO是一个比较容易复现和搭建的目标识别算法,主要基于Darknet实现。YOLO可以快速实现对图片、视频中目标的检测,目前已经更新到第三代。在这里不详细介绍YOLO的实现原理,感兴趣的朋友可以自己去官网查看资料,官网上有详细的资料文档,还有简单教程。本章主要在OrangePi上搭建YOLO,并对图片进行目标检测,检测效果如下图:
使用方法
YOLO3在OrangePi上没办法运行,因此使用YOLO2,使用Tiny版本神经网络权重(weights)
1.下载Darknet
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make
2.下载训练好的神经网络权重
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov2-tiny-voc.weights
3.对图片进行检测
可以替换data/dog.jpg
成其他图片,实现对其他图片的检测
./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights data/dog.jpg
**注意:**检测结果呈现在/Darknet/
目录下,每张处理后的图片都以predictions。jpg
命名,后生成的图片会替换掉之前图片。
检测效果
参考资料
YOLO官网
YOLO3官网连接
YOLO3官网连接
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- YOLO简介
- 使用方法
- 检测效果
- 参考资料
YOLO简介
YOLO是一个比较容易复现和搭建的目标识别算法,主要基于Darknet实现。YOLO可以快速实现对图片、视频中目标的检测,目前已经更新到第三代。在这里不详细介绍YOLO的实现原理,感兴趣的朋友可以自己去官网查看资料,官网上有详细的资料文档,还有简单教程。本章主要在OrangePi上搭建YOLO,并对图片进行目标检测,检测效果如下图:
使用方法
YOLO3在OrangePi上没办法运行,因此使用YOLO2,使用Tiny版本神经网络权重(weights)
1.下载Darknet
git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make
2.下载训练好的神经网络权重
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov2-tiny-voc.weights
3.对图片进行检测
可以替换data/dog.jpg
成其他图片,实现对其他图片的检测
./darknet detector test cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg yolov2-tiny-voc.weights data/dog.jpg
**注意:**检测结果呈现在/Darknet/
目录下,每张处理后的图片都以predictions。jpg
命名,后生成的图片会替换掉之前图片。
检测效果
参考资料
YOLO官网
YOLO3官网连接
YOLO3官网连接