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你将收获

掌握Windows系统YOLOv4目标检测训练自己的数据集方法

掌握labelImg图像标注方法

掌握YOLOv4数据集整理方法

掌握YOLOv4训练、测试、性能统计方法

适用人群

对YOLOv4目标检测感兴趣的同学们和从业者

课程介绍

课程演示环境:Windows10; cuda 10.2; cudnn7.6.5; Python3.7; VisualStudio2019; OpenCV3.4


需要学习ubuntu系统上YOLOv4的同学请前往:《YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》

课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/28745


YOLOv4来了!速度和精度双提升!


与 YOLOv3 相比,新版本的 AP (精度)和 FPS (每秒帧率)分别提高了 10% 和 12%。


YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。


本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet,在Windows系统上做项目演示。包括:安装软件环境、安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标检测性能的技巧。


除本课程《Windows版YOLOv4目标检测实战:训练自己的数据集》外,本人将推出有关YOLOv4目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括:

《Windows版YOLOv4目标检测实战:人脸口罩佩戴检测》
《Windows版YOLOv4目标检测实战:中国交通标志识别》
《Windows版YOLOv4目标检测:原理与源码解析》



课程讨论

老师,我的GPU是Tesla K40c,win10+vs2019 community+cuda10.1+cudnn7.6.5+opencv3.4,您test耗时30多ms,我test却需要130多ms,请问这是为什么呢?

所有回复(2):

好的,谢谢老师
不同的GPU耗时是不同的,我用的是Titan XP.你可以对比一下两个显卡的参数
项目中没有.exe的文件啊?怎么却这个却那个

所有回复(1):

darknet.exe要自己编译生成的,按照课程讲的步骤做一下
请问制作数据集时也要把所有的照片调整到608*608再开始标记么?

所有回复(1):

制作数据集时是不需要的,网络自己会做缩放
yolov4的github链接有没有?

所有回复(1):

是这个链接:https://github.com/AlexeyAB/darknet
ppt上给的项目地址是yolo3?

所有回复(1):

yolov4是这个链接:https://github.com/AlexeyAB/darknet
老师您好,我按您的配置步骤走的,但我的显卡驱动和cuda,cudnn是对应的cuda10. 1版本的,其他跟您的一样,rebuild报错后,将并行数从24修改为1后解决了问题,成功生成darknet. exe,但用dog那张图test后,用时居然有130多ms,我看老师的演示用时只有30多ms,请问老师知道这是为什么吗?

所有回复(2):

老师,感觉Tesla K40c的性能不应该这么慢啊,老师知道还可能是什么原因吗?
你的GPU型号是多少?不同的GPU的性能是不同的
老师,测试的视频多目标检测的时候,显示Viedo-stream stopped ,请问怎么解决呢?

所有回复(2):

好的
已经解决了
老师,请问怎样对算法进行sdk封装?有相关课程吗?

所有回复(1):

在链接中https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use-yolo-as-dll-and-so-libraries,你看下How to use Yolo as DLL and SO libraries
训练模型时出现错误 Try to set subdivisions=64 in your cfg-file. CUDA status Error: file: G:\AIfile\darknet\src\dark_cuda.c : cuda_make_array() : line: 373 : build time: May 17 2020 - 11:21:41 CUDA Error: out of memory CUDA Error: out of memory: No error

所有回复(1):

把batch和subdivisions设为相等(试试16,不行在减小),然后把width和height减小,保持为32的倍数,直到可以训练
老师,,你好,,我训练自己的模型,,发现loss值在大概40-50的时候下降特别慢,最后的loss值还是很高,这个是什么原因呢?我检测的类型为两类,数据集大概有1000+张。

所有回复(1):

你的max_batches设置为多少?测试下map是否正常。你可以在CSDN私信给我一下

同学笔记

  • surfaceyan 2020-05-17 22:51:37

    来源:先验框聚类分析 查看详情

    Try to set subdivisions=64 in your cfg-file.
    CUDA status Error: file: G:\AIfile\darknet\src\dark_cuda.c : cuda_make_array() : line: 373 : build time: May 17 2020 - 11:21:41

     CUDA Error: out of memory

    CUDA Error: out of memory: No error
    Assertion failed: 0, file G:\AIfile\darknet\src\utils.c, line 325

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