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yolo4_tensorflow2:tensorflow2.0实现的yolo第4版
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yolo4_tensorflow2 tensorflow2.0实现的yolo第4版 [目录] 概述 对于那些在GPU平台上运行的检测器,它们的主干网络可能为VGG,ResNet,ResNeXt或DenseNet。 而对于那些在CPU平台上运行的检测器,他们的检测器可能为SqueezeNet,MobileNet,ShufflfleNet。 最具特色的二阶段目标检测器R-CNN系列,包括快速R-CNN,更快的R-CNN,R-FCN [9],Libra R-CNN。目标检测器,例如RepPoints。至于一阶段目标检测器,尤其有意义的网络包括YOLO,SSD,RetinaNet。 一阶段的无锚目标检测器在不断发展,包括CenterNet,CornerNet,FCOS等。收集不同阶段的特征图,具有这种机制的网络,包括特征金字塔网络(FPN),路径聚合网络(PAN),BiFPN和NAS-FPN。
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yolo4_tensorflow2-master.zip (61个子文件)
yolo4_tensorflow2-master
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src
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yolo4
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requirement.txt 868B
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README.md 19KB
.idea
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inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
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yolo4_tensorflow2.iml 651B
sources
yolo4.pdf 3.76MB
dataSet
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anchors.txt 16B
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spliteDataSet.py 1KB
JPEGImages
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train_eval_test
test.txt 7B
train.txt 14B
eval.txt 0B
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Annotations
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yolo
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xml
000002.xml 555B
000003.xml 556B
000001.xml 555B
config.py 585B
kMeansAnchor.py 4KB
train_file
test.txt 90B
train.txt 181B
eval.txt 0B
traineval.txt 181B
yolov4.cfg 12KB
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