번개체조 다운로드

모든 물체 감지 알고리즘은 서로 다른 작업 방식을가지고 있지만 모두 동일한 원리로 작동 합니다. YOLO를 훈련 하려면 COCO 데이터와 라벨이 모두 필요 합니다. 스크립트 스크립트/get_coco_dataset는이 작업을 수행 합니다. 예를 들어 COCO 데이터를 저장 하 고 다운로드 하려는 위치를 파악 하십시오. 당신이이 게시물을 좋아 하면 나에 게 ❤️을 줘:) 코드를 당겨 직접 시험해 보십시오. 그리고 확실히 Tensorflow 객체 감지 API를 살펴보십시오. 그것은 지금까지 처음 모습에서 꽤 단정 하 고 간단 합니다. 내가 시도 하 고 싶은 다음 것은 API로 내 자신의 데이터 집합을 훈련 하 고 또한 내 마음에가지고 있는 다른 응용 프로그램에 대 한 사전 학습 된 모델을 사용 하는 것입니다. 나는 또한 응용 프로그램의 성능에 완전히 만족 하지 않습니다. Fps 속도는 여전히 최적이 아닙니다. OpenCV에는 영향을 줄 수 없는 많은 병목 현상이 있지만 WebRTC를 사용 하는 것 처럼 시도할 수 있는 대안이 있습니다. 그러나 이것은 웹 기반입니다. 또한 비동기 메서드 호출 (비동기)을 사용 하 여 fps 속도를 향상 시킬 생각입니다.

지켜! 아직 코드를 다운로드 할 기회가 없 었 어 요. 나는 현재 YOLOv3를 훈련 하기 위해 내 자신의 데이터를 사용 하 고 있습니다. 각 이미지의 각 개체에 대 한 경계 상자를 그려야 하기 때문에 학습을 위해 이미지를 준비 하는 데 많은 시간이 걸립니다. 훈련을 마치면, 나는 당신이 예측에서 OpenMP를 켜고 끄는 사이의 속도 차이를 알려 드리겠습니다. 오브젝트 검출기는 일종의 « 형태 »를 가진 오브젝트에 가장 잘 작동 합니다. 연기, 물 처럼, 따라서 YOLO 및 다른 개체 감지기 연기 감지에 대 한 잘 작동 하지 않습니다 진정한 엄밀한 형태를가지고 있지 않습니다. 참고:이 비디오는 단순히 너무 커서 « 다운로드 »에 포함 할 수 있습니다. 여기에서 YouTube 동영상을 다운로드할 수 있습니다. 1 단계에서, 우리는 우리가 셔터 스톡에서 교육 이미지를 일괄 다운로드 할 수 있도록, 내가 쓴 작은 파이썬 프로그램 shutterscrape.py를 사용 합니다.

다크 넷의 디렉토리에 터미널을 열고, 미리 훈련 된 무게를 다운로드 하 고 개 샘플 이미지에 감지기를 실행: 훈련을 위해 우리는 Imagenet에서 미리 훈련 된 나선형 가중치를 사용 합니다. Darknet53 모델의 웨이트를 사용 합니다. 여기에서 나선형 레이어의 가중치를 다운로드할 수 있습니다 (76 MB). 이 게시물의 « 다운로드 » 섹션을 사용 하 여 소스 코드를 다운로드 했습니까? 또는 복사 하 여 붙여 넣 었 습니까? 그것은 복사 및 붙여 넣기 또는 실수로 오류가 코드에 삽입 될 수 있는 것 처럼 들린다.