how to operate it

[Lee-AI-sco]

如果我只是想运行一下你的程序看一下效果,那我把你的代码和模型权重文件下载下来后,运行predict.py就可以了吗?

[wmylxmj]

将h5文件放入models文件夹，运行run.py，预测结果将输出在outputs文件夹

[Lee-AI-sco]

第一个问题:你的模型是通过迁移学习得到的吗(因为你的代码是通过yolo实现的)?
第二个问题:weigts.h5是权重模型,model.h5是什么模型呢?(我学艺不精,如果可以的话,能否留下你的qq或者微信呢,感激不尽)

[wmylxmj]

我的权重仅仅是训练那320张图片得到的，训练集可能有点少。
model.h5就是模型文件(包涵模型和权重)在keras中通过model.save得到。

[fengduanqiao]

我想运用你的代码重新training，现在把dataset数据集改了，标签改过来，load_pretrained=False，infos里面的class也都改了，设置完成之后，我还需要修改哪些地方呢？还想问一下prepare.py里面的anchors = [(10, 13), ...这个anchors代表什么意思呢？多谢~

[wmylxmj]

改过数据集和标签后，修改prepare.py里的classes列表，换成你自己的类别。然后运行prepare.py，信息将被写入infos文件夹。
anchors是指先验框，由coco数据集中进行聚类得到，代表边界框最可能的9种大小。网络输出的边界框大小是由先验框比例缩放得来的。详细可以看YOLOv3的论文。

[fengduanqiao]

好的 感谢！

…

------------------ 原始邮件 ------------------ 发件人: "wmy"<notifications@github.com>; 发送时间: 2019年5月16日(星期四) 下午4:01 收件人: "wmylxmj/YOLO-V3-IOU"<YOLO-V3-IOU@noreply.github.com>; 抄送: "风断桥"<751835019@qq.com>; "Comment"<comment@noreply.github.com>; 主题: Re: [wmylxmj/YOLO-V3-IOU] how to operate it (#2) 改过数据集和标签后，修改prepare.py里的classes列表，换成你自己的类别。然后运行prepare.py，信息将被写入infos文件夹。 anchors是指先验框，由coco数据集中进行聚类得到，代表边界框最可能的9种大小。网络输出的边界框大小是由先验框比例缩放得来的。详细可以看YOLOv3的论文。 — You are receiving this because you commented. Reply to this email directly, view it on GitHub, or mute the thread.

[zhonganzuzhihu]

换了别的数据集之后，训练的loss在16左右下不去，有没有什么好的办法来使loss下降的快速一点呢

[wmylxmj]

不同的数据集收敛的loss值不一样的，你可以看看当前的权重是否能出效果