以下種々ハマったところなど、参考です。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。dataset來訓練。Yolov3を多クラス学習したときのメモ。いっても、サイトに手順書いてあるし、前回のyolov2とほぼ同じ。kanomiyaさんは、はてなブログを使っています。Model(学習済モデル)が用意されています。公開されているモデルの学習データは、すべてCOCO。模型20个类别的mAP达到74%+。予想どおり、これぞ爆速の名にふさわしい速さです。backbone网络的提升,从v2的darknet-19到v3的darknet-53。要想性能牛叉,backbone可以用Darknet-53,要想轻量高速,可以用tiny-darknet。今回のキモは、aiortcのVideoFrameと、darknetのIMAGE間の相互変換です。存在百度网盘,提取码:76zd。