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1. yolo 模型转换到 caffe下

darknect/caffe/yolo_darknet_to_caffe.md

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1. yolo 模型转换到 caffe下

  1.1  yolov1的caffe实现

caffe-yolo v1 python

caffe-yolo v1 c++

     1.2. yolov2新添了route、reorg(passtrough层)、region层(最后输入解码)，好在github上有人已经实现移植。 移植yolo2到caffe框架

  region_layer.cpp
  region_layer.cu
  region_layer.hpp

  reorg_layer.cpp
  reorg_layer.cu
  reorg_layer.hpp

  util/ math_functions.hpp  需要修改

caffe-yolov2

上面 的两个 caffe 的实现下载后需要修改 cudnn.hpp文件 和CMAKE文件

  \include\caffe\util\cudnn.hpp
  Makefile.config

     修改后的文件 见 文件夹

1.2 三个文件的作用

  1. create_yolo_prototxt.py ：  
        用来将原来的yolo的cfg文件 转成 caffe的prototxt文件，这是模型的配置文件，是描述模型的结构。
  2. create_yolo_caffemodel.py ：
        用来将yolo的weights文件转成caffe的caffemodel文件， 这是模型的参数，里面包含了各层的参数。
  3. yolo_detect.py ：这个Python程序里import了caffe，caffe的python库。
        运行这个python程序需要指定用上两个python程序转好的prototxt文件和caffemodel文件，用于初始化caffe的网络。
        并在输入的图像上得到检测结果。
        python里能够import caffe 
        你需要在caffe文件夹下make pycaffe，并设置PYTHONPATH环境变量。

1.2.1 yolo的cfg文件 转成 caffe的prototxt

   python create_yolo_prototxt.py yolov1_test.prototxt yolov1.cfg

1.2.2 yolo的weights文件转成caffe的caffemodel

   python create_yolo_caffemodel.py -m yolov1_test.prototxt -w yolov1.weights -o yolov1.caffemodel python yolo_weight_to_caffemodel_v1.py -m yolov1_caffe_test.prototxt -w yolov1.weights -o yolov1_caffe.caffemodel

1.2.3 检测

python yolo_main.py -m model_filename -w weight_filename -i image_filename   
python yolov1_caffe_main.py -m yolov1_caffe_test.prototxt -w yolov1.caffemodel -i dog.jpg

caffe 版本 yolo 过程记录

caffe-yolo 训练

YOLO算法的Caffe实现