[YOLO tutorial] cùng code lại YOLO2

object-detection
yolo

#1

Code lại thuật toán YOLOv2

Chục ngày trước mình có viết 2 bài về YOLO và YOLOv2 cho Object Detection,. Hôm nay mình tiếp tục viết 1 bài về hướng dẫn implement từ thuật toán.

Ai chưa hiểu rõ về thuật toán thì đọc bài trước của mình nhé nhé:

Sau khi đọc 2 bài đó hoặc hiểu rõ rồi, đây là bài hướng dẫn code:

Note: Do tiện cho việc trình bày nên mình viết trên blog của mình thay vì ở forum, mong mọi người không phiền


#2

Em chào anh ạ! Em đã chạy thử code yolo_v2 của anh và có một thắc mắc mong anh giải đáp ạ. thứ nhất là nếu theo như trong code lúc tiến hành training, ta sẽ lấy từng bộ X_batch từ img_data rồi qua hàm data_gen() tạo thành input cho đầu vào mạng, rồi tiến hành tối ưu và lặp lại. Em thấy kiểu này thì hàm mất mát hội tụ rất chậm,thời gian training rất lâu ạ. Thứ 2: nếu ta không lấy từng bộ X_batch, Y_Batch mà lấy toàn bộ train_data qua hàm data_gen(), rồi model.fit(X_train, Y_train) thì có vẻ hàm mất mát hội tụ nhanh hơn nhưng lai ngốn rất nhiều bộ nhớ A có cách nào đẻ vừa hội tụ nhanh mà lại vừa đỡ ngốn bộ nhớ k ạ , cảm ơn anh, bài viết rất hay :slight_smile:


#3

Mình code vậy vì mình dùng google colab, bị giới hạn phần cứng nên không thể load hết data 1 lúc được, còn nếu có phần cứng (GPU mạnh) thì bạn hoàn toàn có thể làm. Còn việc thế nào để vừa đơn tốn bộ nhớ vừa hội tụ nhanh thì … ừm… chắc là mua oản với xôi về thắp hương thôi :smiley: , he


#4

cảm ơn bài viết,rất chi tiết cho người đang cần tìm hiểu


#5

em cảm ơn vì bài viết