Реализация Yolo в обычном скрипте Python
Я хотел бы реализовать YOLO с нуля. Я видел коды, доступные на github, но я хочу попробовать с нуля. Можно ли реализовать YOLO в обычном скрипте Python без использования темного потока? Я планирую реализовать это в keras.
Ответы 2
Все виды нейронных сетей можно реализовать на питоне с нуля. Если вы действительно хотите сделать это, вы можете. Вы можете использовать библиотеки пустышка и острый для простых расчетов с векторами и матрицами.
Керас построен на тензорном потоке, он хочет построить его с нуля.
Вы всегда можете использовать Numpy, если хотите реализовать как прямое, так и обратное распространение, и Tensorflow, если хотите реализовать только прямое распространение. О, мой плохой @S.Ruka
То, что вы собираетесь делать, требует времени. Будет нелегко. Но если сильно постараться, то можно. И не забудьте поделиться с нами кодом.
Во-первых, вам нужно получить общее представление о сети YOLO. Я бы посоветовал прочитать исследовательские работы.
Оригинальная YOLO статья и вторая статья обсуждают многие подробности о сети и о том, как она работает. Это даст вам лучшее представление о сети и о том, как она работает, и будет полезно при отладке вашей собственной сети.
Третий документ легче, чем два других. Это только объяснит модификации, которые они сделали. Итак, чтобы получить полное представление о сети, вам все равно придется прочитать все три исследовательские работы.
После того, как вы загрузите YOLO, вы найдете файл с именем yolo.cfg. Вы можете открыть этот файл в блокноте.
В верхней части файла они определили некоторые гиперпараметры. Вы можете узнать значение этих параметров, прочитав статьи.
После этого они описали свою YOLO сеть так, как это делают caffe люди в своих prototxt файлах. Это не совсем то же самое, что файл prototxt, но вы можете понять идею. Это было бы очень полезно при создании собственной сети.
Они написали сеть YOLO таким образом, что сеть сильно меняется, когда она меняет режим с обучения на тестирование. Всю эту информацию вы можете найти в их научных статьях. Имейте это в виду тоже.
Удачного кодирования!!!
Вот исходная статья: arxiv.org/abs/1506.02640