K210_Yolo_framework
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Yolo v3 framework base on tensorflow, support multiple models, multiple datasets, any number of output layers, any number of anchors, model prune, and portable model to K210 !
Bumps [opencv-python](https://github.com/skvark/opencv-python) from 4.0.0.21 to 4.2.0.32. Release notes Sourced from opencv-python's releases. 4.2.0.32 opencv-python: https://pypi.org/project/opencv-python/ opencv-contrib-python: https://pypi.org/project/opencv-contrib-python/ opencv-python-headless: https://pypi.org/project/opencv-python-headless/ opencv-contrib-python-headless: https://pypi.org/project/opencv-contrib-python-headless/ OpenCV version 4.2.0. Changes: macOS environment updated from xcode8.3...
(tf115) F:\1_work\K210\k210-for-yolo\yolo-for-trash_detection-k210>make train MODEL=yolo_mobilev1 DEPTHMUL=0.75 MAXEP=10 ILR=0.001 DATASET=voc CLSNUM=4 IAA=False BATCH=8 python ./keras_train.py \ --train_set voc \ --class_num 4 \ --pre_ckpt "" \ --model_def yolo_mobilev1 \ --depth_multiplier 0.75 \ --augmenter...
hello zheng: 当我用连接提供的voc训练集完成训练后,默认生成的.h5模型大小为15.8M,通过提剪枝命令:make train MODEL=xxxx MAXEP=1 ILR=0.0003 DATASET=voc CLSNUM=20 BATCH=16 PRUNE=True CKPT=log/xxxxxx/yolo_model.h5 END_EPOCH=1 进行剪枝后生成的模型大小没有变化 ,模型通过nncase转换提示失败(模型超出K210内存) 我的目的时想把模型移植到K210上面跑,该如何实现,需要修改pre-train model 还是可以通过剪枝实现模型压缩?
你好,zhen! 训练自己数据集,模型:mobile_yolo_v1 (0.75),得到的h5模型测试效果良好,可是部署到k210上,屏幕识别画出一堆乱框。 同样的代码和流程,烧录官网给出的example,mobile_yolo的识别20类物体的kmodel,在k210上可以正常运行,屏幕显示也正常。 请教一下,产生这个乱框问题的可能原因是什么?
Could you explain how you modified the Mobilenet v1 to fit K210?
大神好,感谢您的开源程序。近期我用你开源的代码训练了自己的模型,这个模型是一个具有5个分类的检测模型,通过maix go板上的摄像头进行实时的检测。但是,训练过程中的loss降到一定程度就不能降低了。最终结果的识别精度不好,主要的问题是对目标的分类总是搞错。 现在请教大神,我如何改进模型或者数据集才能提高识别精度? 在你的程序说明文档中有下面的提示: OBJWEIGHT,NOOBJWEIGHT,WHWEIGHT used to balance precision and recall 我的理解是这两个参数可能会对识别精度有影响,但我清楚如何调整这两个参数。还有哪些设置参数会对精度有影响? 盼大神回复。
您好,我在https://github.com/kendryte/nncase/blob/master/examples/facedetect_landmark/model/ulffd_landmark.tflite,看到了这个文件,但不知道究竟是怎么实现,因此想请教一下是否方便告知这个文件所在的源码呢?麻烦了~🤝
Hi zhen8838! thanks your great works。I find you use mobilenet combine with yolo. I want to know the mAP value in VOC or COCO dataset and inference time.Or the mAP...
采用yolo_mobilev2 DEPTHMUL=0.5 训练的模型在用nncase量化时出现“KPU allocator cannot allocate more memory”问题,这个问题要怎么解决呢,需要该mobilenetv2的网络结构吗