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Yolov3结合MobileNet和Darknet

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简介：
本项目探讨了将YOLOv3目标检测算法与轻量级神经网络MobileNet集成到Darknet框架中的方法，旨在优化模型在移动设备上的部署性能。 GitHub上的使用MobileNet的Darknet框架都是基于Yolov2的，不能用于Yolov3模型。这是根据Yolov3进行改造的版本。

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  • Yolov3结合MobileNet和Darknet
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    本项目探讨了将YOLOv3目标检测算法与轻量级神经网络MobileNet集成到Darknet框架中的方法，旨在优化模型在移动设备上的部署性能。 GitHub上的使用MobileNet的Darknet框架都是基于Yolov2的，不能用于Yolov3模型。这是根据Yolov3进行改造的版本。
     
  • Yolov3、Mobilenet V2及ASFF的结合使用
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    本研究探讨了将YOLOv3与MobileNetV2相结合，并引入注意力机制模块ASFF（Attention Surpression and Feature Fusion），旨在提升模型在目标检测任务中的准确性和效率。 在本项工作中，我们提出了一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略——自适应空间特征融合（ASFF）。该方法通过学习过滤冲突的空间信息来抑制不一致性，从而改善了特征的比例不变性，并且几乎不会增加推理开销。 先前使用的模型实际上都采用了错误的锚设置进行训练。对于MobileNet V2，我们已经修复了这一问题。目前，我们的系统还不支持在MobileNet V2上使用rfb、dropblock和功能适配。此外，针对MobileNet的FP16培训现在存在问题，并且导致测试时mAP下降约0.2。 为了提高效率，我们添加了一个更快的NMS（采用了正式实施）以及一个名为demo.py的新文件以用于演示目的。在V100 GPU上进行系统开发和测试时，在使用NMS优化后的时间为33毫秒；而在2080ti GPU上的时间为26毫秒。
     
  • Yolov3、Mobilenet V2和ASFF的比较：ASFF分析
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    本文对比了YOLOv3与MobileNet V2模型，并深入探讨了自适应特征融合模块（ASFF）的工作原理及其优势，为读者提供全面的理解。 在本研究中，我们提出了一种新颖的数据驱动策略——自适应空间特征融合（ASFF），用于金字塔特征的融合。该方法通过学习如何过滤掉不一致的空间冲突信息来增强尺度不变性，并且几乎不会增加推理成本。 更新内容如下： - 引入了YOLOX模型。 - 新增MobileNet V2支持。 - 修正先前模型中错误的锚点设置问题，特别是在mobileNet模型上进行了修复。 - 目前不兼容 mobileNet V2 的 rfb、dropblock 和 Feature Adaption 功能。 - 发现 mobileNet 的 FP16 训练存在问题，具体原因尚不清楚。 - 移动Net的FP16测试精度下降了约0.2 mAP。 - 添加了一个 demo.py 文件。
     
  • Darknet YOLOv3训练过程.docx
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    这份文档详细记录了基于Darknet框架下YOLOv3模型的训练流程和参数调整方法，为深度学习图像识别领域的研究者提供了宝贵的实践经验。 详细描述Daknet YOLOv3训练过程，包括数据标注、标注数据转化及其Python代码、CPU和GPU训练过程及GPU训练结果的介绍，适合刚接触Darknet模型训练的朋友参考。如果有任何文档相关的内容或YOLO模型的相关问题，请留言交流。感谢支持！希望也能帮助到大家！
     
  • Darknet YOLOv3-v4-v7检测工具
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    Darknet YOLOv3-v4-v7是一款先进的目标检测工具，基于YOLO系列算法优化而成，适用于实时图像及视频分析，在网络安全、自动驾驶等领域有着广泛应用。 本软件是Darknet版本，提供32位无法调用YOLO语言的中间线程，并封装了易语言调用实例，其他语言需自行封装。
     
  • Darknet YOLOv3 mAP计算的Python3代码
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    这段Python3代码用于在Darknet框架下运行YOLOv3模型，并计算其mAP（mean Average Precision）值，以评估检测效果。 基于Darknet框架，并使用划分好的数据集进行训练，在训练出模型后，利用测试数据集评估模型的性能并计算mAP指数。
     
  • Mobilenet-YOLO-Pytorch:涵盖mobilenet系列（v1，v2，v3...）及yolo系列（yolov3...）
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    Mobilenet-YOLO-Pytorch是一个基于PyTorch框架开发的项目，集成了多种高效的轻量级模型和目标检测算法，包括Mobilenet v1/v2/v3及Yolov3等。 Mobilenet-YOLO-Pytorch 与我之前的项目相似，其损失函数与原始实现非常接近。该模型使用PyTorch实现了基于MobileNet的YOLO检测网络，并在VOC2007（包含07+12）数据集上进行了训练和测试。预训练图像网络未采用Coco。 以下是不同配置的结果： - MobileNetV2：352分辨率，精度为71.2 - MobileNetV3 要开始使用这个项目，请按照以下步骤操作： 1. 下载并解压VOCdevkit数据集（如果已存在该数据集，则可以跳过此步）。 2. 运行脚本以创建lmdb文件：`sh scripts/create.sh` 3. 开始训练模型：`sh scripts/train.sh` 演示版本可以通过执行相应的下载命令来获取，并将其保存在$ Mobilenet-YOLO-Pytorch / check目录中。
     
  • 车牌识别：Python结合OpenCV和YOLOv3
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    本项目利用Python语言，融合OpenCV图像处理库与YOLOv3目标检测算法，实现高效准确的车牌识别功能。 使用YOLOv3检测汽车，并在确定了汽车的位置后进一步识别车牌的具体位置。
     
  • MFC结合YOLOv3完整版.zip
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    本资源为一个基于MFC框架与YOLOv3算法相结合的项目完整代码包。它提供了一个图形界面来展示实时物体检测功能，并集成了YOLOv3模型进行高效的图像处理和分析，适用于Windows平台开发环境。 使用MFC调用yolo动态链接库实现以下功能：1. 打开单张图片并进行检测以及显示测试时间；2. 打开文件夹中的视频或调用摄像头进行实时检测；3. 实时显示FPS、检测框数量及检测准确率。4. 支持对话框的最大化和最小化，控件大小及显示在图片控件上的图片尺寸相应变化。希望这段代码能帮助到有需要的小伙伴！