COCO mAP列代表了在COCO2017资料集下的平均精確率mAP(mcan
Average Precision平均精雄率平均值) 所有類别的平均精確率(Average
Precision,AP)的平均·它代表了一個模型的綜合辨議能力
mAP的計算方法一般有4步。
第1步 测量一幅影像中一個待檢測目標類别的邊框的有效性,這裡使用交
並比(IntersectionOver Union·1OU作為矩形框有效性的評價函式·IU用於
量预測邊界框與實際邊界框的重合度預測邊界框值與實際邊界框值越接近·10U
第2步 選擇一幅影像中所有有效的矩形框·統計分類預測是否正確。在一
张圖片的全部有效預中預測正的分類數量用A_IMG表示·該影像中實際存
在目標的數量用B_IMG表示·A_IMG除B_IMG 就該影像的預精確率
第3步如果將一張圖片擴展到全部影像,那麼正確預的數量用A_CLS表
示 实際目標數量用B_CLS表示·将A_CLS除以B_CLS是該的辨精確
第4步 將一類物件偵測擴展到多類物件偵测,將多類物件偵測的平均精確
率再進行平均就可以獲得平均精確率平均值(mAP)
開發者可以根據任務目標的不同,選擇做矩形框辨識、邊界辨識還是關鍵點
辨識·根據Speed和mAp在速度和精確率之間進行權衡,選擇適合自己的模型
import cv2
img=cv2.imread("test.bmp")
rows,cols=img.shape[:2]
size=(int(cols*0.9),int(rows*0.5))
rst=cv2.resize(img,size)
print("img.shape=",img.shape)
print("rst.shape=",rst.shape)
週次 3-4：YOLO 物件偵測
物件偵測概述與挑戰
YOLO 簡介與架構
模型訓練與資料集準備
偵測結果後處理與後續應用
YOLO 在實務中的應用
from google.colab.patches import cv2_imshow
cv2_imshow(image)
Need Help? Read: YOLO v4 建置心得 -- Windows 環境
-
step 1: Download opencv c++ Aource: * opencv source
-
step 2: Download Yolo4 c++ code: * Alexey Bochkovskiy
-
step 3: Download visual studio community last version * vs community
-
step 4: check gpu * Win-R: Nvidia-smi *
* Nvidia driver sdk
* Download Nvidia GPU toolkit -
-
- 開啟 power-shell 執行: set-executionpolicy remotesigned
Under windows you can copy it from:
<your install directory>\opencv30\build\x64\vc12\bin
And put it in your Visual Studio solution (I assume you are using a x64/Release configuration):
<your solution directory>\x64\Release
Or you you can add the above OpenCV to your PATH environment variable
- sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.10 1
- sudo update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python3.8 2
- sudo update-alternatives --config python
from google.colab.patches import cv2_imshow
cv2_imshow(image)
- cv2 not found
/src/image_opencv.cpp:5:10: fatal error: opencv2/opencv.hpp: 沒有此一檔案或目錄
- Yolo：基於深度學習的物件偵測 (含YoloV3)
- debug opencv for darknet not found
- 如何在 Colab 安裝 Darknet 框架訓練 YOLO v3 物件辨識並且最佳化 Colab 的訓練流程
- Keras DLhttps://github.com/jumbokh/rpi_class/tree/master/lite_install
- 02_1_用CNN圖形辨識
- Lab4 bad
- cifar10-tensorflow
- image classification
- YOLO Keras conversion
- YOLO_Keras_Test
- CNN Notebooks
- Kaggle: Download Dataset
Username: osboxes
Password: osboxes.org
Gust Tools: Installed
Keyboard Layout: US (Qwerty)
VMware Compatibility: Version 10+
- 蔡炎龍老師MOOC
- 蔡炎龍老師 深度學習基礎
- 陳昭明老師 書本範例
- Deep Learning Keras
- YOLO 官網
- 使用Haar Cascade 进行人脸识别
- Image dataset of Symbols
- AlphaNum Dataset
- How Do Computers Store Images?
- Leveraging Embeddings and Clustering Techniques in Computer Vision
- Loading Data Using Numpy
- 二值化黑白影像
- 直方圖與長條圖
- train_yolo_with_custom_dataset_on_colab_101
- YOLOv4手把手實作應用
- 國產瑞昱ic 智慧儀表工業應用AMB82 Mini(Realtek Ameba Pro2) & HUB8735 (Detection Meter)
- 鄉下老師 - 車牌辨識
- 在windows安裝YOLO darknet - GPU 2022 更新
- 影像分割
- AutoEncoder
