Nội dung

Trong bài này mình không đi vào lý thuyết mà hướng dẫn sử dụng luôn pre-trained model YOLO v3 có sẵn để thực hiện phát hiện vật thể trong ảnh và video.

Đối với bài này chúng ta cần tải 3 file sau:

• coco.names: chứa tên các class mà YOLO được huấn luyện link
• yolov3.cfg: configuration file chứa các cài đặt cho YOLO link
• yolov3.weights: các pre-trained weights link

Các bước chính khi triển khai pre-trained YOLO v3:

• Load model (cần file weights và configuration)
• Load ảnh, tiền xử lý trước khi đưa vào model
• Lấy tên các output layers, dựa vào đây chúng ta sẽ xác định được các bounding boxes, loại bỏ bớt các bouding box có confidence nhỏ
• Thực hiện Non-max suppression để loại bỏ các bounding boxes chồng chập
• Vẽ các bounding boxes và confidence lên ảnh.

Các bạn có thể xem code chi tiết ở github của mình YOLO3 Object Detection

Nhược điểm của YOLO v3:

• Khó phát hiện được các vật thể nhỏ (Faster RCNN làm rất tốt nhưng lại chậm)
• Khó xử lý các vật thể sát nhau

Tài liệu tham khảo

https://www.youtube.com/watch?v=1LCb1PVqzeY

https://gilberttanner.com/blog/yolo-object-detection-with-opencv

https://www.pyimagesearch.com/2018/11/12/yolo-object-detection-with-opencv/

https://opencv-tutorial.readthedocs.io/en/latest/yolo/yolo.html

https://pysource.com/2019/06/27/yolo-object-detection-using-opencv-with-python/