如何使用tensorflow训练微型yolov2？

Question

我真的不太了解机器学习。我刚刚下载了unity的tensorflow sharp插件，并在一个预先训练好的yolov2模型上试用了它。现在，我想训练自己的模型来检测特定类型的对象。

我真的觉得自己像个外星人。我该怎么办？我必须学习“tensorflow”吗？“用tensorflow训练yolov2”的真正含义是什么？

我在这里找到了一篇很好的文章：https://timebutt.github.io/static/how-to-train-yolov2-to-detect-custom-objects/

但如果我没记错的话，它是用暗网训练的，而不是tensorflow。所以我想我不能在tensorflowsharp插件中使用输出。我找不到任何关于这个主题的简单教程。任何帮助都将不胜感激..

Answer 1

好的。对于像我这样的新手，以下是你必须做的：

用Darknet编写的YoloV2算法。Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。如果你想在unity tensorflowsharp插件中使用YoloV2，你需要一个YoloV2的Tensorflow实现。

和darkflow。(Darknet+Tensorflow=Darkflow.很好笑吧？)就能完成这项工作。因此，这里概述了您应该如何训练自己的yolov2算法，以便与tensorflow结合使用：

1)使用tensorflow安装anaconda和python环境2-)从github下载darkflow 3-)使用darkflow训练yolov2 4)将训练文件转换为.pb，然后使用.bytes 5-)使用tensorflow锐化的.bytes

对于前3个步骤，我强烈推荐从这个视频系列开始：https://www.youtube.com/watch?v=PyjBd7IDYZs

希望能有所帮助。当您遇到问题时，请随时发表评论。