NanoにニューラルネットワークのフレームワークであるDarknetをインストールして、物体検出モデルのYOLOv3が動作する環境を構築しました。今回は、Fedora28でYOLOv3を試そうとしたときにつまずいたポイントを紹介。個人的にこれが一番重要な損失関数で、エンコーダによって生成される画像をグレースケールにするためのものです。YOLOv3-tinyを学習させてみます。Colaboratoryを使用します。初回(3回記事です)はColaboratoryの準備、アノテーションツールVOTTのインストール、学習データの準備、アノテーションまでを行います。训练的各种config文件以及weights文件。模型20个类别的mAP达到74%+。logistic激活函数的结构。weightsが作られてました。NanoにニューラルネットワークのフレームワークであるDarknetをインストールして、物体検出モデルのYOLOv3が動作する環境を構築しました。