YOLOv3目标检测实战:交通标志识别

在无人驾驶中，交通标志识别是一项重要的任务。本项目以美国交通标志数据集LISA为训练对象，采用YOLOv3目标检测方法实现实时交通标志识别。具体项目过程包括包括：安装Darknet、下载LISA交通标志数据集、数据集格式转换、修改配置文件、训练LISA数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 YOLOv3可以实时地进行端到端的目标检测，以速度快见长。本课程...

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YOLOv3目标检测：训练自己的数据集

YOLOv3可以实时地进行端到端的目标检测，以速度快见长。课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》将手把手地教大家使用YOLOv3训练自己的数据集。课程分为三个小项目：足球目标检测、梅西...、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类。 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少，可移植性好，值得深入探究。本人推出的有关YOLOv3的系列

YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集

多目标检测（足球和梅西同时检测）。本课程的YOLOv4使用AlexyAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装YOLOv4、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。还将介绍改善YOLOv4目标训练性能的技巧。除本课程《YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人将

工作记录--在VecanLab的第498天

mAP达到93.62%. 超过了目前我看到的在TT100K数据集上所有方法的精度. 结果分析相比于之前的YOLO,mask R-CNN结果精度较高,测试速度在可以接受的范围内.这里所有的交通标志都被...吧. Mask R-CNN应用于交通标志检测 Mask R-CNN是2016年COCO目标检测和实例分割大赛的冠军方法,还获得了2017ICCV最佳论文奖.之前用YOLOv3做交通标志检测做了很长

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2021-03-14

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