yolo 模型装换器
时间: 2023-08-04 15:07:53 浏览: 49
根据引用\[1\]中的内容,yolo模型转换器的步骤如下:
1. 下载yolov4.weights文件和VOC训练集、测试集。
2. 修改convert.py代码,将权重文件转换为h5模型。
3. 修改test.py代码,进行基于YoloV4的Keras物体识别。
4. 准备数据图片,并将其放入YoloV4-Keras包中。
5. 运行测试。
如果你想进行5h模型训练,可以按照以下步骤进行扩展:
1. 修改voc_annotation.py文件。
2. 修改train.py文件。
3. 进行模型训练。
另外,如果你想进行YoloV3的物体识别,可以按照以下步骤进行扩展:
1. 下载并编译YoloV3。
2. 下载YoloV3权重文件。
3. 进行测试。
需要注意的是,如果你在Ubuntu系统上安装了ROS,并且ROS默认的是python2.7的环境路径,而本次实验是用python3语言编写的,你需要进行环境修改,可以通过添加相应的代码来解决这个问题,而且不会影响ROS的正常使用。具体的修改步骤可以参考引用\[3\]中的内容。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Yolo4学习](https://blog.csdn.net/weixin_43749019/article/details/107155826)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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