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YOLOv3_TensorFlow:完整的YOLO v3 TensorFlow实现。 在您自己的数据集上支持培训
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2021-02-06
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YOLOv3_TensorFlow 注意:由于我已切换到PyTorch一年,因此不再维护此回购协议(实际上我已经取消了很长一段时间的支持)。 寿命短,我使用PyTorch。 1.简介 这是我在纯TensorFlow中实现的 。 它包含有关您自己的数据集的完整培训和评估流程。 此仓库的主要功能是: 高效的tf.data管道 权重转换器(将COCO数据集上的预训练暗网权重转换为TensorFlow检查点。) 极快的GPU非最大抑制。 完整的培训和评估渠道。 Kmeans算法选择先验锚框。 2.要求 Python版本:2或3 包装方式: tensorflow> = 1.8.0(理论上任
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YOLOv3_TensorFlow-master.zip (39个子文件)
YOLOv3_TensorFlow-master
eval.py 6KB
misc
remove_optimizers_params_in_ckpt.py 855B
parse_voc_xml.py 3KB
experiments_on_voc
args_voc.py 5KB
voc.names 134B
val.txt 490KB
train.txt 1.66MB
eval_voc.py 6KB
docs
yolo_v3_architecture.png 84KB
backbone.png 23KB
data
coco.names 625B
yolo_anchors.txt 69B
demo_data
messi.jpg 124KB
kite.jpg 1.35MB
results
messi.jpg 244KB
kite.jpg 403KB
dog.jpg 180KB
dog.jpg 160KB
logs
readme 37B
darknet_weights
readme 46B
my_data
readme 27B
train.py 12KB
LICENSE 1KB
convert_weight.py 1KB
args.py 5KB
model.py 17KB
.gitignore 646B
README.md 9KB
utils
data_aug.py 13KB
eval_utils.py 15KB
plot_utils.py 1KB
layer_utils.py 2KB
__init__.py 0B
data_utils.py 9KB
nms_utils.py 5KB
misc_utils.py 6KB
test_single_image.py 3KB
video_test.py 4KB
get_kmeans.py 5KB
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