yolo3 车辆检测
2024-10-20 03:13:42
1. 使用原在imagenet上训练好的weights用于特征提取
darknet53.conv.74
可从yolo官网下载
2. 车辆检测数据集及其label制作
a. voc
car类包含1161张图片,可以提取出来
b. coco
car类别提取,转换为voc格式
c. car dataset
仅包含车辆图片,可以用作车辆检测,也可以用作后续车牌识别
需convert成voc格式
问题:中文车牌数据集?
3. 对yolo的配置文件进行修改
a. 修改.data
b. 修改.names
c. 修改.cfg
classes改为1,如果只想检测car这一类的话
filter数量的选择,一般为3x(5+num_classes)
注意:修改完要重新编译(先make clean再make)
4. 训练
5. 测试mAP
其他:
1.
对新建立的训练数据集,重新聚类确定anchor
2.
训练完成后,可以L1剪枝,删除多余卷积核,注意之后再finetune一下保证精度
(疑似pytorch或caffe
model更好用,但不知速度如何)
3.
tiny-yolo也可以训练一下,对比二者的精度和处理时间。
如何判断长时间停车:
如果不结合车牌,必须进行追踪
如果结合车牌识别,可以降低检测频率,如10s一次,判断这个车是否一直在视线内即可。
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