yolov3及tiny版本的實踐(Windows)

2022-09-22 19:22:23 字數 900 閱讀 7013

yolov3系列模型的呼叫配置

github地址這裡是框架的官網原始碼)

首先是關於配置問題

我的是win10+python3.7+pytorch1.4+torchvision0.5+anaconda

這裡要說明一下,torch和torchvision版本不對應會出現此類問題

dll failed

所以一定要找到相對應的torch和torchvision安裝,沒有清華映象的話建議使用anaconda構建環境,用conda安裝,具體安裝在pytorch官網上

再來是將框架clone到本地後的**除錯修改

進入根目錄下的train.py

如下圖找到這部分**,可能隨著版本的更新會略有差異,如上圖劃黃線的三行是定義框架,資料集,預訓練引數的預設值,更改為自己需要的內容,路徑在根路徑下

hat.dat是我的資料集設定文字,裡面包括了訓練集和測試集的路徑,訓練類別,還有一些預定義的內容

cfg是框架

weight是預訓練載入好的權重

yolov3與yolov3-tiny各方面實踐對比

訓練速度上,使用7000張訓練集,**小目標的效果,配置cuda9.2

訓練結果上

這是使用yolov3訓練25個epoch後的引數結果

而使用yolov3-tiny的訓練結果

precision下降0.1-0.15

recall下降0.2-0.3

**速度上,使用yolov3和yolov3-tiny**同一張,比較一張中存在3個**物件,速度差異可以忽略不計

對比了以上的實踐結果得出結論:

**小範圍的目標,使用tiny版本減少了模型儲存的體量,在連續**的速度上佔有優勢,在考慮落地應用的成本上是價效比高的選擇

**中小範圍的目標,使用yolov3原始版本在精確度上佔優

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