YOLOv2のchainerの再現実装です(darknetのchainerローダと、完全なchainer上での訓練コードを含みます)
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YOLOv2(Chainerバージョン)

YOLOv2は、2016年12月25日時点の、速度、精度ともに世界最高のリアルタイム物体検出手法です。

本リポジトリは、YOLOv2の論文をChainer上で再現実装したものです。darknetオリジナルの学習済みパラメータファイルをchainerで読み込むためのパーサと、chainer上でゼロからYOLOv2を訓練するための実装が含まれています。(YOLOv2のtiny版に関してはChainerで読み込む方法がこちらのPPAPの記事で紹介されています。今回は、Full Version のYOLOv2の読込みと、学習ともにChainer実装しています。)

Joseph Redmonさんの元論文はこちら:

YOLO9000: Better, Faster, Stronger (2016/12/25)

You Only Look Once

darknetのオリジナル実装はこちら:

darknet

chainerを使ったYOLOv2(tiny版)の読み込む方法についてはこちら:

YOLOv2でPPAP

環境

  • Ubuntu 16.04.1 LTS (GNU/Linux 4.4.0-59-generic x86_64)
  • Anaconda 2.4.1
  • Python 3.5.2
  • OpenCV 3.1.0
  • Chainer 1.17.0
  • CUDA V8.0

YOLOv2の訓練済みモデル(完全版)実行手順

darknetオリジナルの重みパラメータファイルをchainerで読み込んで実行するための手順です。

訓練済みYOLOの実行手順

こちらのページにまとめました。

YOLOv2の訓練手順

フリー素材の動物アイコンデータセットを使ったYOLOv2の訓練です。

YOLOv2を使った動物アイコンデータセットの訓練手順

こちらのページに手順をまとめました。

YOLOv2の理論解説

YOLOv2の論文及びdarknetオリジナルの実装についての解説です。こちらも別ページにまとめました。

YOLOv2の仕組み解説