[PYTHON] Ich habe versucht, Objekte mit YOLO v3 (TensorFlow 2.0) auf einer Windows-CPU zu erkennen!
Umgebung
windows7 64bit Gefore GTX 680MX GPU anaconda
Umweltvorbereitung
Erstellen Sie keras_work mit conda
conda create -n keras_work
activate keras_work
Installieren Sie Tensorflow, Keras, Kissen, Matplotlib, OpenCV-Python
conda install tensorflow
conda install keras
pip install pillow
conda install -c anaconda matplotlib
pip install opencv-python
Windows Git Installation
conda install git
Windows wget Installation
conda install -c menpo wget
Material vorbereitung
Holen Sie sich die Quelle von Github
cd c:\temp
git clone https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2.git
cd yolov3-tf2
Laden Sie yolo3.weight von pjreddie.com herunter
- Es dauert 2 Stunden
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights --no-check-certificate
Da es langsam ist, yolov3.weights von oben auf pjreddie.com zu erhalten, können Sie auch die folgende URL herunterladen https://pan.baidu.com/s/1G2Qh-V8kyLOq4oDbTwK6HQ Vorschlag (Passwort): vogw Die Datei lautet "yolo_tf2.1 \ data \ yolov3.weights".
Verschieben Sie die Datei yolo3.weight in den Pfad yolov3-tf2 Bestätigen Sie, dass die Datei verschoben wurde
(keras_work) C:\temp\yolov3-tf2>dir /B *.weights
yolov3.weights
Konvertieren (vorab trainiertes Darknet-Gewicht konvertieren)
python convert.py --weights ./yolov3.weights --output ./checkpoints/yolov3.tf
Erkennung
python detect.py --image ./data/girl.png
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