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水果识别-搭建框架

最近要一个基于深度学习识别水果项目,然后利用了就在Darknet上跑起了yolov3,做好数据集和改好网络以后,就放在实验室的1080Ti上训练者,从昨天中午开始到今天上午才训练了9800多个轮次,我设置的是训练10w次,估计可能要训练一个星期,第一次深切的体会到深度学习是一个很吃机器的游戏,利用在等训练权重的这个时间我就来记录一下做这个过程,便于以后查阅。

水果识别

水果识别-搭建框架
水果识别-数据集制作
水果识别-训练
水果识别-测试

先贴上YOLO官网 (官网上的安装教程很详尽,官方教程总是最权威的教程)

搭建框架包括:

  • 安装相关依赖
  • 安装darknet框架

1.安装相关依赖

Ubuntu安装CUDA

Ubuntu安装OpenCV

Ubuntu安装cuDNN

(只要对应版本对就行,好像版本要求不是很严格)

2.安装darknet

  1. 在github上clone darknet

    较新的机型建议使用下面这个版本的darknet
  2. 更改Makefile

    注意两个问题,第一是上面把GPU,CUDNN,OPENCV这些都设为1,因为是做目标检测所以这些都要用到,另外要查实验机器对应的GPU型号,比如我用1080Ti所以只要-gencode arch=compute_61,code=[sm_61,compute_61] 这一行,其他的都注释掉。改好配置文件以后在执行make

    这样框架基本就搭建好了,感觉搭建框架最麻烦的就是相关依赖的安装,没有安装好依赖编译就会不通过。

  3. 检验安装下载训练权重(权重大约237M)

    测试

    会看到在命令行中显示

    loading

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评论 7

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  1. #1

    很有用

    孙志刚2年前 (2018-11-02)回复

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