深度神经网络算法原理,深度神经网络算法有哪些

　　这次实训我们主要的任务是，提供车辆的图片或者是视频，我们需要返回标注了车辆位置和类型的图片和视频。

　　实训第一天，我们直接学习跑了yolov3模型进行学习。

　　快速使用方法

　　0.pip安装opencv-python，h5py，Pillow，tensorflow，keras，matplotlib

　　例：终端pipinstallopencv-python

　　1、下载yolov3代码：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3，并解压缩之后用路径打开。

　　2、下载权重：https://pjreddie。com/media/files/yolo v3。砝码并将权重放在喀拉斯-约罗3的文件夹下。如下图所示：

　　3.将权重转换为h5文件，并注意YOLO类中路径设置

　　python转换。py yolov 3。CFG yolov 3。体重模型_数据/yolo。H5

　　类YOLO(对象):_ defaults={ model _ path : C:/Users/HP user/pycharm projects/summer/keras _ yolo 3 _ master/model _ data/yolo。 H5 ， anchors _ path : C:/Users/HP user/PycharmProjects/summer/keras _ yolo _ master/model _ data/tiny _ yolo _ anchors。 C:/Users/HP user/PycharmProjects/summer/keras _ yolo 3 _ master/model _ data/VOC _ classes。文本文件（textfile）由于代码已经被修改过，现在新增了一个yolo_video.py，我们需要在命令行下启动这个巴拉圭

　　pythonyolo_video.py - image

　　输入图像文件名：2.jpg

　　5.结果展示

　　之后我们考虑对源码的修改和训练自己的数据

　　-可爱的分割线-

　　6.20日下午，我将原本需要在命令行进行的图片识别修改成了可以根据图片路径查询。下面附上我的代码

　　这里的1.jpg是我直接拷贝到当前目录上的一张图片，用于进行测试。

　　从你只活一次导入YOLO，检测_视频从太平航运导入Imagedef detect_img(yolo，src):# while True:# img=Input(输入图像文件名：)try:image=image。打开(src)除了：打印(打开错误！"再试一次!")#继续else:r _ image=yolo。检测_图像(图像)r _图像。show()yolo。close _ session()detect _ img(1.jpg，YOLO())

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