keras+yolo实现旗帜识别

共 2216字,需浏览 5分钟

 ·

2021-07-27 15:38


向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇

机器学习AI算法工程   公众号:datayx



本项目里有40类旗帜
  • 旗帜(包含40个种类旗帜),数据来着于网络,数据标注是个苦力活,本数据包含1600多张图片,花费接近一个星期标注完成,且用且珍惜!!!



  • 直接将两个文件夹放置于model_data下


    项目 代码,数据集,预训练权重 获取方式:

    关注微信公众号 datayx  然后回复 旗帜 即可获取。

    AI项目体验地址 https://loveai.tech


快速开始

1. 下载本项目预训练 权重

2. 修改yolo.py中第24行权重路径

3. 将需要检测旗帜图片放入sample文件夹中

4. 运行检测

python yolo_images.py

训练

训练自己的数据 无需使用 预训练的权重 (此方法适用于各类数据)

step 1

  • 使用labelImg对数据进行标记

  • 得到xml文件,放置于./model_data/label_train/将图片数据放在于./model_data/train/ (建议图片宽高大于416,不然影响训练)

  • 将数据类别写入my_classes.txt中(本项目中name_classes.txt为自定义文件,因为数据标记时,标记的为类别id,为了方便检测时直接输出类别,自己数据预测时将yolo.py中的classes_path修改为自己的)

step 2

  • 执行xml_to_data.py 生成 kitti_simple_label.txt

python xml_to_data.py # 如果自己数据集 请根据自己数据进行更改代码
# 生成的kitti_simple_label.txt 格式为:图片path box,类别id box,类别id...

step 3

  • k-means 聚类算法生成对应自己样本的 anchor box 尺寸 生成 my_anchors.txt

python kmeans.py

step 4

  • 开始训练(建议epochs大于500,如果内存溢出可减小batch_size。其他参数,按照自己数据,自行修改。)

python train.py







机器学习算法AI大数据技术

 搜索公众号添加: datanlp

长按图片,识别二维码




阅读过本文的人还看了以下文章:


TensorFlow 2.0深度学习案例实战


基于40万表格数据集TableBank,用MaskRCNN做表格检测


《基于深度学习的自然语言处理》中/英PDF


Deep Learning 中文版初版-周志华团队


【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解,通俗易懂!


《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf


《深度学习入门:基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码


特征提取与图像处理(第二版).pdf


python就业班学习视频,从入门到实战项目


2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码


《21个项目玩转深度学习:基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码


《深度学习之pytorch》pdf+附书源码


PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》


【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》


《Python数据分析与挖掘实战》PDF+完整源码


汽车行业完整知识图谱项目实战视频(全23课)


李沐大神开源《动手学深度学习》,加州伯克利深度学习(2019春)教材


笔记、代码清晰易懂!李航《统计学习方法》最新资源全套!


《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码


将机器学习模型部署为REST API


FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享


重要开源!CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别


yolo3 检测出图像中的不规则汉字


同样是机器学习算法工程师,你的面试为什么过不了?


前海征信大数据算法:风险概率预测


【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目,让你掌握深度学习图像分类


VGG16迁移学习,实现医学图像识别分类工程项目


特征工程(一)


特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块


特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF


特征工程(四): 类别特征


特征工程(五): PCA 降维


特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠


特征工程(七):图像特征提取和深度学习


如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分?


Machine Learning Yearning 中文翻译稿


蚂蚁金服2018秋招-算法工程师(共四面)通过


全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合)


斯坦福CS230官方指南:CNN、RNN及使用技巧速查(打印收藏)


python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站


中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程



不断更新资源

深度学习、机器学习、数据分析、python

 搜索公众号添加: datayx  

浏览 83
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报