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吴恩达深度学习4-3课后作业用到的yolo.h5 评分:

吴恩达 深度学习 4-3 课后作业 Car detection with YOLOv2 Autonomous driving - Car detection 编程中会用到yolo.h5,这是已经训练好的目标识别的model,我在其它渠道下载的资源里这个文件有问题,这个model是用yolov2.cfg和yolov2.weights整合的(https://pjreddie.com/darknet/yolo),也可以直接下载我整合好的。
2018-12-01 上传大小:194.69MB
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吴恩达 视频中关于 目标检测 yolo 的讲解
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吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 提炼笔记(4-3)-- 目标检测
YOLO源码挖掘
"You only look once"--吴恩达目标检测YOLO算法学习
吴恩达深度学习课程yolo.h5

因为吴恩达老师深度学习课程第四课第三周作业中需要用到yolo.h5,于是自己利用yolov2.cfg与yolov2.weights自己生成的yolo.h5,亲测可用。 没分的可以去我的github看看,下面有具体方法以及百度网盘下载地址,网址为:https://github.com/freenowill/Object-Detection

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利用h5py 构建深度学习数据集
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yolo darknet 网络 深度学习 src源码 ,支持20类

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吴恩达 深度学习 4-3 课后作业 Car detection with YOLOv2 Autonomous driving - Car detection
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吴恩达第四课第三周车辆检测yolo.h5加载失败解决办法
适用于吴恩达深度学习课程的yolo.h5模型文件

适用于吴恩达深度学习课程的yolo.h5模型文件,利用yolo官网的weights与cfg文件,通过yad2k转换为keras的h5模型文件。

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pydev debugger报错:Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)
Process finished with exit code -1073741819 (0xC0000005)
深度学习---之hdf5,lmdb
吴恩达Coursera深度学习课程 DeepLearning.ai 编程作业——Autonomous driving - Car detection(4.3)
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deep learning coursera yolo.h5已训练模型的的导入问题

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