fqss0436/yolov2

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)

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