Tensorflow2.0 实现 YOLOv3(十):如果你只是想运行程序

在测试 Github 上 malin9402 大神的代码时,开始有很多不懂的地方,现已解决,故留此纪录,对代码的内容在之后的文章中会进行解析。

首先,我们要在这里下载作者给出的 yymnist 数据集。下载完毕后,我们发现其中 mnist 文件夹下的图片都是 .pgm 格式。此时,我们需要运行这个文件夹下的 make_data.py 文件,之后将会有1000张 .jpg 图片被存在 ./yymnist/Images 文件夹中(自己创建);另外,还有一个 label.txt 文件会被创建到 ./yymnist/ 文件夹,这个 .txt 文件中包含着每张图片的路径、上面的数字分类以及真实框的位置(左上角和右下角)。

之后,我们需要在 cmd 中运行:

$ python yymnist/make_data.py --images_num 1000 --images_path ./data/dataset/train --labels_txt ./data/dataset/yymnist_train.txt
$ python yymnist/make_data.py --images_num 200  --images_path ./data/dataset/test  --labels_txt ./data/dataset/yymnist_test.txt

之后在 ./data/dataset/train 文件夹和 ./data/dataset/test 文件夹中分别会出现 1000 张和 200 张图片作为训练集和测试集,所有图片样本的路径及图片信息会被写到 ./data/dataset/yymnist_train.txt 和 ./data/dataset/yymnist_test.txt 中。

最后,下载完作者提供的网络权重文件之后,我们就可以正常运行程序了。如果用 jupyter notebook 第二次运行 demo.py 文件时可能会出现一些错误,这时我们只需要结束程序重新运行即可。

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/qq_36758914/article/details/105925557
今日推荐