TensorFlow + Keras 实战 YOLO v3 目标检测图文并茂教程

运行步骤
1.从 YOLO 官网下载 YOLOv3 权重

wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

下载过程如图:

 

2.转换 Darknet YOLO 模型为 Keras 模型

python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

转换过程如图:

3.运行YOLO 目标检测

python yolo.py

需要下载一个图片,然后输入图片的名称,如图所示:

我并没有使用经典的那张图,随便从网上找了一个,来源见图片水印:

识别效果:

项目地址:https://github.com/qqwweee/keras-yolo3

教程来自:http://objectdetection.cn/

Mask_RCNN:基于Keras and TensorFlow 的 Mask R-CNN 为 目标检测和情景分割

Mask R-CNN for Object Detection and Segmentation

这是一个基于 Python 3, Keras, TensorFlow 实现的 Mask R-CNN。这个模型为图像中的每个对象实例生成边界框和分割掩码。它基于 Feature Pyramid Network (FPN) and a ResNet101 backbone.

这个项目包括包括:

在FPN和ResNet101上构建的Mask R-CNN的源代码。

MS COCO的训练代码

MS COCO 预先训练的权重

Jupyter notebooks 来可视化在每一个步骤的检测管道

用于多GPU训练的ParallelModel类

MS COCO指标评估(AP)

训练您自己的数据集的例子

代码被记录和设计为易于扩展。 如果您在研究中使用它,请考虑引用此项目。 如果您从事3D视觉工作,您可能会发现我们最近发布的Matterport3D数据集也很有用。 这个数据集是由我们的客户拍摄的三维重建空间创建的,这些客户同意将这些数据公开供学术使用。 你可以在这里看到更多的例子。

This is an implementation of Mask R-CNN on Python 3, Keras, and TensorFlow. The model generates bounding boxes and segmentation masks for each instance of an object in the image. It’s based on Feature Pyramid Network (FPN) and a ResNet101 backbone.

The repository includes:

  • Source code of Mask R-CNN built on FPN and ResNet101.
  • Training code for MS COCO
  • Pre-trained weights for MS COCO
  • Jupyter notebooks to visualize the detection pipeline at every step
  • ParallelModel class for multi-GPU training
  • Evaluation on MS COCO metrics (AP)
  • Example of training on your own dataset

The code is documented and designed to be easy to extend. If you use it in your research, please consider referencing this repository. If you work on 3D vision, you might find our recently released Matterport3D dataset useful as well. This dataset was created from 3D-reconstructed spaces captured by our customers who agreed to make them publicly available for academic use. You can see more examples here.

项目地址:matterport/Mask_RCNN

https://github.com/matterport/Mask_RCNN

YOLO:3 步实时目标检测安装运行教程

封面图是作者运行图,我在 ubuntu 环境下只有文字预测结果。

Detection Using A Pre-Trained Model

使用训练好的模型来检测物体

运行一下命令来下载和编译模型

git clone https://github.com/pjreddie/darknet
cd darknet
make

运行一下模型来下载预训练权重

wget https://pjreddie.com/media/files/yolo.weights

运行以下命令来测试模型

./darknet detect cfg/yolo.cfg yolo.weights data/dog.jpg

最终结果截图

英文原文

pjreddie.com/darknet/yo

教程原文

tensorflownews.com/2017

更多机器学习教程

tensorflownews.com