keras+yolo實現(xiàn)旗幟識別
向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個號??????
機(jī)器學(xué)習(xí)AI算法工程 公眾號：datayx
本項目里有40類旗幟
旗幟（包含40個種類旗幟），數(shù)據(jù)來著于網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)標(biāo)注是個苦力活，本數(shù)據(jù)包含1600多張圖片，花費接近一個星期標(biāo)注完成，且用且珍惜!!!
直接將兩個文件夾放置于model_data下
項目 代碼，數(shù)據(jù)集，預(yù)訓(xùn)練權(quán)重 獲取方式：
關(guān)注微信公眾號 datayx 然后回復(fù) 旗幟 即可獲取。
AI項目體驗地址 https://loveai.tech
快速開始
1. 下載本項目預(yù)訓(xùn)練 權(quán)重
2. 修改yolo.py中第24行權(quán)重路徑
3. 將需要檢測旗幟圖片放入sample文件夾中
4. 運行檢測
python yolo_images.py
訓(xùn)練
訓(xùn)練自己的數(shù)據(jù) 無需使用 預(yù)訓(xùn)練的權(quán)重 （此方法適用于各類數(shù)據(jù)）
step 1
使用labelImg對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)記
得到xml文件，放置于./model_data/label_train/將圖片數(shù)據(jù)放在于./model_data/train/ (建議圖片寬高大于416，不然影響訓(xùn)練)
將數(shù)據(jù)類別寫入my_classes.txt中(本項目中name_classes.txt為自定義文件，因為數(shù)據(jù)標(biāo)記時，標(biāo)記的為類別id，為了方便檢測時直接輸出類別,自己數(shù)據(jù)預(yù)測時將yolo.py中的classes_path修改為自己的)
step 2
執(zhí)行xml_to_data.py 生成 kitti_simple_label.txt
python xml_to_data.py # 如果自己數(shù)據(jù)集 請根據(jù)自己數(shù)據(jù)進(jìn)行更改代碼
# 生成的kitti_simple_label.txt 格式為:圖片path box,類別id box,類別id...
step 3
k-means 聚類算法生成對應(yīng)自己樣本的 anchor box 尺寸 生成 my_anchors.txt
python kmeans.py
step 4
開始訓(xùn)練(建議epochs大于500，如果內(nèi)存溢出可減小batch_size。其他參數(shù)，按照自己數(shù)據(jù)，自行修改。)
python train.py
機(jī)器學(xué)習(xí)算法AI大數(shù)據(jù)技術(shù)
搜索公眾號添加： datanlp
長按圖片，識別二維碼
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