pytorch 从头开始YOLOV3（一）：COCO数据集准备和读取 |
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YOLOV3是工业上可以用的兼顾速度和准确率的一个深度学习目标检测模型,本系列文章将详细解释该模型的构成和实现,本文代码借鉴:https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 YOLOv3: An Incremental Improvement：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf原理在该篇博客就写的很详细了,这里就不赘述了:https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381 https://www.jianshu.com/p/d13ae1055302 github地址:https://github.com/18150167970/YOLOV3_pytorch 1.文件组织架构 ├── checkpoints/ #模型 ├── data/ #数据 │ ├── get_coco_dataset.sh │ ├── coco.names ├── utils/ #使用的函数 │ ├── __init__.py │ ├── datasets.py │ └── utils.py ├── config/ #配置文件 ├── output/ #输出预测 ├── weights/ #模型权重 ├── README.md ├── models.py #模型 ├── train.py #训练 ├── test.py #测试 ├── detect.py #快速使用模型 └── requirements.txt #环境 2.下载数据集get_coco_dataset.sh 文件: 下载数据集并且制作训练集绝对路径文本 #!/bin/bash # CREDIT: https://github.com/pjreddie/darknet/tree/master/scripts/get_coco_dataset.sh # Clone COCO API git clone https://github.com/pdollar/coco cd coco mkdir images cd images # Download Images wget -c https://pjreddie.com/media/files/train2014.zip wget -c https://pjreddie.com/media/files/val2014.zip # Unzip unzip -q train2014.zip unzip -q val2014.zip cd .. # Download COCO Metadata wget -c https://pjreddie.com/media/files/instances_train-val2014.zip wget -c https://pjreddie.com/media/files/coco/5k.part wget -c https://pjreddie.com/media/files/coco/trainvalno5k.part wget -c https://pjreddie.com/media/files/coco/labels.tgz tar xzf labels.tgz unzip -q instances_train-val2014.zip # Set Up Image Lists paste |
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