#contents
----
* YOLOv3 [#g1c34e9a]
** 特徴 [#y5dca432]
- 早い
- YOLOv2よりも大きいネットワーク
- YOLOv2よりも高精度
** 論文 [#b7fe3eea]
- 参考
-- [[YOLOv3 論文訳>https://qiita.com/mdo4nt6n/items/7cd5f106adc775e5d92b]]
* 使い方 [#u6e051b2]
+ keras版コード
git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
#geshi(bash,number){{
git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
}}
+ 学習済みモデル
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
#geshi(bash,number){{
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
}}
+ モデル変換
python3 convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
#geshi(bash,number){{
python3 convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5
}}
+ ビデオ変換
python yolo_video.py --input AAA.mp4
#geshi(bash,number){{
python yolo_video.py --input AAA.mp4
}}
-参考
-- [[YOLO(keras-yolo3)で物体検出をやってみた！>https://qiita.com/hiraku00/items/fe7d55b3ab556ff43786]]
-- [[ubuntu16.04でkeras-yoloを使用し動画を読み込む>https://qiita.com/okubo999/items/377d13c63ea8ee6353d0]]
-- [[Ubuntu18.04でkeras版YOLOv3を使用するまでの道程>https://qiita.com/yokoponzoo/items/64137ef45208b12ce501]]
* 学習方法 [#xcfe4cd2]
* 実装 [#x6037e33]
-参考
-- [[A Keras implementation of YOLOv3 (Tensorflow backend) >https://github.com/qqwweee/keras-yolo3]]
*Link [#o4505960]
-[[YOLO: Real-Time Object Detection>https://pjreddie.com/darknet/yolo/]] 公式HP
-[[【物体検出】vol.6 ：YOLOv3で様々な学習済モデルを検証する >https://www.nakasha.co.jp/future/ai/yolov3_pre-trained_model.html]]
