问题标签 [yolo]
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machine-learning - 树莓派上的 SSD 或 YOLO
是否可以在树莓派 3 上运行 SSD 或 YOLO 对象检测以进行活体检测(2/4 帧 x 秒)?
我已经在 python 中尝试过这个SSD实现,但每帧需要 14 秒。
computer-vision - 使用 YOLO 版本 2 进行测试
运行 yolo v2 时出现以下错误。Yolo 和小 yolo 工作正常。任何线索将不胜感激
tensorflow - YOLO 物体检测模型?
目前,我正在阅读 Yolo9000 模型“ https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf ”,我对模型如何预测目标检测的边界框感到非常困惑,我用 Tensorflow 做了很多示例,并且在其中大部分我们给模型“图像和图像标签”。
我的问题是:1-我们如何将边界框而不是标签传递给模型?2-模型如何知道许多框属于一张图像?
python - Yolo 如何在 YOLO 9000 中计算 P(Object)
目前我正在测试用于对象检测的 yolo 9000 模型,在论文中我了解到图像被分割成 13X13 的盒子,并且在每个盒子中我们计算 P(Object),但是我们如何计算呢?模型如何知道这个盒子里是否有物体,我需要帮助才能理解
我正在使用张量流
谢谢,
tensorflow - YOLO V2 与 Kinect v2 和 Tensorflow
全部
当我运行以下代码时,我正在使用 YOLO v2 进行对象识别
我从网络摄像头获取视频流,但我想从摄像头 Kinect v2 获取视频流。Yolo V2 从暗网cap = cvCaptureFromCAM(cam_index);
文件demo.c
中获取视频流,而 kinect v2 从libfreenect2::Frame *rgb = frames[libfreenect2::Frame::Color];//BGRA format
libfreenct2 中获取 rgb 视频流
我想使用 kinect v2 和 Yolo v2 进行物体检测!!!!!!任何人都可以给我帮助??
tensorflow - *Tensorflow Objection Detection API* YOLO darkflow 的 mAP 计算?
所以我想使用 TF Object Detection API 来计算 YOLO 的 mAP 分数。
目前我正在训练我的 YOLO 模型,它正在生成 ckpt 文件/冻结图形文件。
我想使用我的 YOLO 模型并使用 TF Obj Dec API 对其进行评估。我知道 Eval.py 说
2) 可以提供三个配置文件:一个 model_pb2.DetectionModel 配置文件来定义正在评估的检测模型的类型,一个 input_reader_pb2.InputReader 文件来指定模型正在评估什么数据,以及一个 eval_pb2.EvalConfig 文件来配置评估参数。
示例用法:
但是,对于 darkflow,没有 model_pb2.DetectonModel 配置文件。这可能吗?
python - YOLO 损失函数降低精度
我在实现 YOLO 损失函数时遇到了一些问题。每次我训练我的模型时,我的损失都会减少,但我的准确性也会降低。这让我相信我的损失函数不正确。并且考虑到 YOLO 论文非常模糊,我想知道是否有人可以帮助我。
这是我目前正在尝试遵循论文功能的损失函数。我试图找到一个单一的类对象,因此我的 y_true = [P,w,h,x,y] 对象,没有其他边界框。
我将图像网格分割为 19x19,因此我的预测以 10x19x19x5 张量的批次出现。
我在 python 中查看了其他 YOLO 实现的代码,大多数损失函数都让我感到困惑。它们要么太复杂,我无法遵循,要么实现与原始论文概述的完全不同的东西。
darknet - 暗网 YOLO 中的零参考点
我正在尝试为 YOLO/Darknet 中的一些图像手动创建标签文件,我需要为边界框填写一些值。
来自 YOLO 网站 ( https://pjreddie.com/darknet/yolo/ ):
现在我们需要生成 Darknet 使用的标签文件。Darknet 想要为每个图像创建一个 .txt 文件,并为图像中的每个地面实况对象添加一行,如下所示:
[对象类] [x] [y] [宽度] [高度]
其中 x、y、宽度和高度是相对于图像的宽度和高度的。
类、宽度和高度是直截了当的,但我想知道如何表示框 [x] 和 [y] 的中心坐标,因为我不知道 (0,0) 引用分配在哪里。
谢谢
image - yolo 的图像分割
对于一个项目,我使用YOLO来检测在视频中游动的阴茎(微生物)。问题是我必须根据自己的数据训练 YOLO。需要对数据进行分段,以便我可以隔离阴茎。我不确定如何正确分割/切割阴茎以适应 YOLO 需要的格式。例如,在下图中,我希望 YOLO 检测到阴茎何时处于焦点位置,类似于我用红色框起来的那个。我是否只是剪下图像的那一部分并将其保存为自己的图像并将其提供给 YOLO?所有分割的图像都需要具有相同的尺寸吗?不知道我在做什么,可以使用一些指导。
opencv - yolo 的边界框
我正在使用 YOLO 进行机器学习项目。我正在按照此处找到的指南创建自己的数据集(在如何训练(检测您的自定义对象)部分)。对于边界框,我需要知道我想在给定图片中训练 YOLO 的每个对象的 [x] [y] [width] [height]。到目前为止,我一直在手动找到它,但它变得非常耗时。我希望得到一些帮助,编写一个可以为我计算这个的脚本。我知道 opencv 有一些很棒的图像处理工具,但不知道从哪里开始查找对象坐标。