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YOLO_Learn
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DeepLearning4j-使用Java训练YOLO模型
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本文来自于csdn，文章介绍了数据集、模型训练中读取训练数据以及模型检测可视化等相关内容。在这个Yolov3发布的大好日子。 Deeplearning4j终于迎来了新的版本更新1.0.0-alpha，在zoomodel中引入TinyYolo模型可以训练自己的数据用于目标检测。 不得不说，在Yolov3这种性能和准确率上面都有大幅度提升的情况下，dl4j才引入TinyYolo总有一种49年加入国军的
yolov3的java调用示例
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通过java代码使用yolov3的示例代码，yolov3是先进的图片内物品识别的神经网络。由于目前通过jvm运行神经网络效率较低，项目的示例意义大于实用意义。 此项目参考了yolov2的java项目：https://github.com/szaza/android-yolo-v2，是在这个项目的基础上改造成的yolov3示例。 此项目使用springboot和maven，下载项目和依赖后运行起来访
YOLO目标检测+摔倒检测数据集已标注可以直接使用（5700张图像+对应已标注txt和xml文件）.rar
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1、资源描述： 2、资源内容：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、更多数据集合和仿真源码下载列表（自行寻找自己需要的）：https://blog.csdn.net/m0_62143653?type=download 5、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C
yolo-java:Java代码-数据结构实现以及Codechef和SPOJ问题的解决方案
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yolo-java Java代码-数据结构实现以及Codechef和SPOJ问题的解决方案
yolov3.zip
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YOLO 仅仅使用卷积层，这种仅适用卷基层的网络我们称之为全卷积神经网络（Fully Convolutional Network）。YOLO 拥有 75 个卷积层，还有 skip connections 和 上采样 Upsampling 层。它使用步幅为 2 的卷积层对特征图进行下采样，而不是使用池化层，这有助于防止通常由池化导致的低级特征丢失。 作为 FCN，YOLO 对于输入图像的大小并没有
yolov5.zip
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yolov5源码-.新发布第5版本的yolo，目标检测速度极快，配合上传的数据集资源，是目标检测技术必学的。
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YOLO
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您只看一次（YOLO）：Pytorch实施 该项目涉及在文件定义的对象检测算法Yolo的实现。 YOLO将对象检测问题视为回归问题，并使用单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类概率。 结果 | | | 我在这里 神经网络输出 超参数 焦点损失alpha = 0.25，gamma = 2 面膜减肥：3 类别阈值：0.2 INS阈值：0.5 IoU阈值：0.3 学习率：0.
yolo_test.py
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利用训练好的模型测试代码，注意文件夹的路径。根据各位大神的代码改造而来，如有侵权联系删除，希望和大家共同进步。
yolov3.weights
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yolov3.weights文件，yolov3的训练参数，用于预训练。
yolo.weights to V2(yolo v2版)
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官方正版下载，from海外，童叟无欺。您已经在cfg/子目录中拥有YOLO的配置文件。您必须在此下载预先训练的权重文件，就是这个哦
yolo.h5网盘资源
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配套吴恩达深度学习第四课第三周yolo算法，各位可能也下载其他人的发现并不好用，我猜想可能是每个人对应的yolo文件需要配套的文件，所以我把生成yolo.h5的文件都放在里面了，直接解压之后复制粘贴替换在作业里面。如果还不能有用，请按照我提供的链接自己生成yolo（工具我已经下载在压缩包里面了），务必在我的文档里面进行（不要把文件解压后放在一个文件夹里，直接解压当前文件夹） 如果不好用可以留言求助
TensorFlow 实现 Yolo
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使用TensorFlow 实现 Yolo_v1 的功能，变成语言是使用 Python3，变成环境是 Win10/Ubuntu 16.04 + TensorFlow1.4 + OpenCV 3.3，最后实现了对照片和视频的实时检测功能。具体原理参考了 Yolo_v1 的论文以及我的博客。
Learn_by_1
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You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
YOLO_1.pdf
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作者在YOLO算法中把物体检测（object detection）问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。 YOLO算法的优点：1、YOLO的速度非常快。在Titan X GPU上的速度是45 fps（frames per second），加速版的YOLO差不多是150fps。2、YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这一点和基于s
YOLO的labelme
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YOLO的数据集不好寻找，这个工具可以将数据集进行转化，YOLO就可以训练，将resource.qrc文件放在目录下
YOLO-R-MxNet:YOLO-R-MxNet
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带有R语言的YOLO v1（MxNet库） （版本0.1，最后更新：2018.07.02） ：用于深度学习的灵活高效的库。 1.简介 这是YOLO：Real-Time Object Detection的mxnet实现。 YOLO是使用单个网络进行对象检测的统一框架。 它最初是在这篇研究。 该存储库包含基于MobileNets_V2的YOLO网络的MxNet实现。 有关Google Mob
yolov4.zip
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YOLOv4的权重文件，yolov4.weights。YOLOv4的权重文件，yolov4.weights
YOLOv4三个文件
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包含yolov4.weights、yolov4.conv.137、yolov4.cfg ，无积分的可以关注微AI_starting 回复yolov4即可获取网盘链接
yolo源码+tensorflow版本
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目标检测 yolov1源码 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的 probability或者 confidence，如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-
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Yolo-mark 标记软件 实现图像的标记功能生成.txt文件 包含x,y,w,h
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学习自然 从私有存储库复制，任何人都可以查看。 Expo React android应用程序以植物图像识别为主要功能。 当前，由于标识有限且不是免费的，因此只能在任何图像上返回单个植物。 [运行说明] 在Android手机上下载并安装Expo Go 克隆仓库并使用控制台导航到顶层文件夹 在控制台中输入“ expo start”，然后按Enter 弹出网络浏览器后，使用LAN进行连接（确
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