标签：rac rem from ext frame 大量 res instance wmf
tensorflow-yolov4实施方法
tensorflow-yolov4-tflite
文献链接：https://arxiv.org/abs/2004.10934
代码链接：https://github.com/AlexeyAB/darknet
摘要
有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并对结果进行理论证明。某些功能只在某些模型上操作，某些问题只在某些模型上操作，或只在小规模数据集上操作；而某些功能（如批处理规范化和剩余连接）适用于大多数模型、任务和数据集。我们假设这些通用特征包括加权剩余连接（WRC）、跨阶段部分连接（CSP）、跨小批量规范化（CmBN）、自对抗训练（SAT）和Mish激活。使用了新功能：WRC、CSP、CmBN、SAT、误激活、马赛克数据增强、CmBN、DropBlock正则化和CIoU丢失，并将其中一些功能结合起来，以达到最新的结果：43.5%AP（65.7%AP50）的MS COCO数据集，在Tesla V100上以约65 FPS的实时速度。
YOLOv4 Implemented in Tensorflow 2.0. Convert YOLO v4, YOLOv3, YOLO tiny .weights to .pb, .tflite and trt format for tensorflow, tensorflow lite, tensorRT.
Download yolov4.weights file: https://drive.google.com/open?id=1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT
Demo
# yolov4
python detect.py --weights ./data/yolov4.weights --framework tf --size 608 --image ./data/kite.jpg
# yolov4 tflite
python detect.py --weights ./data/yolov4-int8.tflite --framework tflite --size 416 --image ./data/kite.jpg
Convert to tflite
# yolov4
python convert_tflite.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./data/yolov4.tflite
# yolov4 quantize float16
python convert_tflite.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./data/yolov4-fp16.tflite --quantize_mode float16
# yolov4 quantize int8
python convert_tflite.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./data/yolov4-fp16.tflite --quantize_mode full_int8 --dataset ./coco_dataset/coco/val207.txt
# yolov3
python save_model.py --weights ./data/yolov3.weights --output ./checkpoints/yolov3.tf --input_size 416 --model yolov3
python convert_trt.py --weights ./checkpoints/yolov3.tf --quantize_mode float16 --output ./checkpoints/yolov3-trt-fp16-416
# yolov3-tiny
python save_model.py --weights ./data/yolov3-tiny.weights --output ./checkpoints/yolov3-tiny.tf --input_size 416 --tiny
python convert_trt.py --weights ./checkpoints/yolov3-tiny.tf --quantize_mode float16 --output ./checkpoints/yolov3-tiny-trt-fp16-416
# yolov4
python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4.tf --input_size 416 --model yolov4
python convert_trt.py --weights ./checkpoints/yolov4.tf --quantize_mode float16 --output ./checkpoints/yolov4-trt-fp16-416
# run script in /script/get_coco_dataset_2017.sh to download COCO 2017 Dataset
# preprocess coco dataset
cd data
mkdir dataset
cd ..
cd scripts
python coco_convert.py --input ./coco/annotations/instances_val2017.json --output val2017.pkl
python coco_annotation.py --coco_path ./coco
cd ..
# evaluate yolov4 model
python evaluate.py --weights ./data/yolov4.weights
cd mAP/extra
python remove_space.py
cd ..
python main.py --output results_yolov4_tf
Benchmark
python benchmarks.py --size 416 --model yolov4 --weights ./data/yolov4.weights
训练模型
# Prepare your dataset
# If you want to train from scratch:
In config.py set FISRT_STAGE_EPOCHS=0
# Run script:
python train.py
# Transfer learning:
python train.py --weights ./data/yolov4.weights
训练性能还没有完全重现，建议使用Alex的Darknet训练自己的数据，然后将.weights转换为tensorflow或tflite。
标签：rac rem from ext frame 大量 res instance wmf
原文地址：https://www.cnblogs.com/wujianming-110117/p/12940857.html
