【ch15-自定义数据集】 宝可梦数据集.pdf

火车卷积神经网络-YOLO算法 在这个项目中，我将讨论YoloV3体系结构以及如何在自定义数据集上进行训练，我将逐步解释如何使用Darknet框架来实现它。 介绍 什么是物体检测？ 对象检测如何工作？ YOLO-您只看一次 YOLO v3。 网络架构 特征提取器 功能检测器 完整的网络架构 如何在自定义数据集上训练YOLOv3 资料准备 贴标 准备好文件进行培训 训练模型（Darknet框架） 使用自定义权重进行对象检测 介绍 什么是物体检测？ 对象检测是一种包含对象分类和对象本地化两个任务的技术。 它是经过训练可检测多种类别的对象的存在和位置的模型。 它可以用于静态图像，甚至可以实时用于视频。 来自图片 对象检测如何工作？ 对象检测找到对象并在其周围绘制一个边界框。 这是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术，用于自动驾驶汽车，面部识别，行人检测等。...最新的算法

前言 　　pytorch对一下常用的公开数据集有很方便的API接口，但是当我们需要使用自己的数据集训练神经网络时，就需要自定义数据集，在pytorch中，提供了一些类，方便我们定义自己的数据集合 torch.utils.data.Dataset：所有继承他的子类都应该重写  __len()__  ， __getitem()__ 这两个方法  __len()__ ：返回数据集中数据的数量   __getitem()__ ：返回支持下标索引方式获取的一个数据 torch.utils.data.DataLoader：对数据集进行包装，可以设置batch_size、是否shuf

ImageNet下载器 这是ImageNet数据集下载器。 您可以通过指定所需的类以及每个类需要多少个图像来从ImageNet的子集创建新的数据集。 这是通过使用ImageNet API提供的图像URL来实现的。 我更加详细地介绍了如何以及为何编写该工具。 另外，我对帖子中ImageNet URL的当前状态进行了一些分析。 该软件是用Python 3编写的 用法 以下命令将随机选择其中包含至少200张图像的100个ImageNet类，然后开始下载： python ./downloader.py \ -data_root /data_root_folder/imagenet \ -number_of_classes 100 \ -images_per_class 200 以下命令将从每个选定的类中下载500张图像： python ./downloader.py

迁移学习-自定义数据集实战（宝可梦数据集）.zip

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总结了AlexNet的相关原理、网络结构，pytorch代码实现，以及如何创建自定义数据集，并对自定义花类数据集进行训练和测试。