yolo_anchors.txt
时间: 2023-11-26 18:46:49 浏览: 68
YOLO (You Only Look Once) 是一种目标检测算法,anchors 是用于辅助检测的一组预定义边界框。yolo_anchors.txt 是一个文本文件,里面包含了用于训练和测试 YOLO 模型的anchors的宽度和高度值。这些anchors通常是通过聚类算法在训练数据集上计算得到的。每个anchor的宽度和高度值通常以空格或逗号分隔,可以根据模型需求进行调整和配置。
相关问题
yolo_anchors
好的,你的问题是 "yolo_anchors"。yolo_anchors 是指 YOLO (You Only Look Once) 目标检测算法中的 anchor boxes,用于检测不同大小的物体。这些 anchor boxes 是预先定义的,通常是在训练集上通过聚类算法得到的。在 YOLO 算法中,每个 anchor box 都会被分配给最接近它的 ground truth bounding box,然后用于计算损失函数。
yolo_tracking复现
yolo_tracking是基于YOLOv4的目标跟踪算法,需要先完成YOLOv4的训练和推理。具体步骤如下:
1. 下载YOLOv4的代码和预训练权重
```
git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet.git
cd darknet
wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet_yolo_v3_optimal/yolov4.weights
```
2. 修改darknet/cfg/yolov4.cfg文件,将最后一层的classes和filters修改为目标类别数和anchors数
3. 编译darknet
```
make
```
4. 进行训练
```
./darknet detector train <path to .data file> <path to .cfg file> <path to pre-trained weights>
```
5. 进行推理
```
./darknet detector test <path to .data file> <path to .cfg file> <path to trained weights> <path to image file>
```
6. 在YOLOv4的基础上实现目标跟踪,可以使用deep_sort或者SORT算法进行跟踪。