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人工智能技术:使用keras实现的yolo2

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einter 发表于 2018-8-6 17:34:56 | 显示全部楼层 |阅读模式
einter 2018-8-6 17:34:56 747 0 显示全部楼层
此yolo2是用keras实现的。
特性是容易训练自定义数据集,支持MobileNet与SqueezeNet的网络模型。
依赖;
python 2.7
keras >= 2.0.8
imgaug
数据准备:
1、下载Raccoon dataset,
http://github.com/experiencor/raccoon_dataset.
2、编辑配置文件config.jsonjson格式)并下载与训练的权重模型。
http://1drv.ms/f/s!ApLdDEW3ut5fec2OzK4S4RpT-SU
3、训练
python train.py -c config.json
生成 best_weights.h5
4、检测
python predict.py -c config.json -w /path/to/best_weights.h5 -i /path/to/image/or/video
BR8mGl3Lg78rUtCr.jpg

<div class="pgc-img"> mj2z1aO88s1ikVIo.jpg
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