如何在PYTHON程式中使用YOLO

chtseng
178 0 2020-01-25

Darknet是一套由C語言編寫、專為了YOLO而量身打造的framework,我們在訓練YOLO或預測時,可透過其darknet主程式搭配不同參數以指令模式進行如下的操作:

訓練:

    darknet detector train cfg/obj.data cfg/yolov3-tiny.cfg darknet53.conv.74

測試:

    darknet detector test cfg.mis/obj.data cfg.mis/tiny-yolo.cfg tiny-yolo.weights images/


若想要透過Python去操控或整合YOLO,雖然官方在python目錄下有提供一個predict image用途的darknet.py,但使用並不方便且功能僅針對圖片的物件偵測,因此,若想要在python程式中整合YOLO,建議使用其它第三方或有心人提供的程式或套件。

個人目前在Python程式中使用YOLO模型的作法有兩種,YOLO3-4-Py以及OpenCV DNN,前者支援GPU可充分發揮GPU的效率,但在純CPU環境下則非常緩慢。後者直接整合於OpenCV方便使用,可惜跟OpenCV一樣尚不支援GPU,不過在純CPU的執行效率倒是比YOLO3-4-Py在CPU上要好很多。因此,如果您有GPU的話,建議選擇YOLO3-4-Py,沒有的話就建議有支援YOLOV3的OpenCV 3.4.3以上版本。

具体教程:

https://chtseng.wordpress.com/2018/10/08/如何在python程式中使用yolo/?fbclid=IwAR2zBqjzoPoFDIwOYoxlZnjlNXxQBcQPxf5AS-qqVAe91pAffZyJtx2jtos