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环境要求:Python >= 3.5;OpenCV;PyTorch >0.4 预训练权重文件https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 下载完毕放在根目录下就可以。 待检测图片放在imgs,输出结果在det文件夹下 python detect.py 参考:https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3 原版无输出图片,查阅资料后修改完毕。直接运行detect.pyjike 输出结果。
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pytorch-yolo-v3-master.zip (29个子文件)
pytorch-yolo-v3-master
cfg
tiny-yolo-voc.cfg 1KB
yolo.cfg 3KB
yolo-voc.cfg 3KB
yolov3.cfg 8KB
util.py 13KB
imgs
49.png 85KB
eagle.jpg 139KB
dog.jpg 160KB
pallete 908B
detect.py 10KB
__init__.py 0B
dog-cycle-car.png 339KB
README.md 4KB
det_messi.jpg 233KB
__pycache__
preprocess.cpython-37.pyc 2KB
bbox.cpython-37.pyc 3KB
darknet.cpython-37.pyc 11KB
util.cpython-37.pyc 7KB
darknet.py 17KB
data
voc.names 135B
coco.names 625B
det
det_dog.jpg 179KB
det_49.png 122KB
bbox.py 3KB
.gitignore 1KB
preprocess.py 2KB
video_demo.py 6KB
video_demo_half.py 6KB
cam_demo.py 5KB
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咸鱼想混吃等死
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