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用 PyTorch 实现 YOLOv3 训练和推理-python开发
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2021-06-18
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用 PyTorch 实现 YOLOv3 训练和推理 简介 https://github.com/ultralytics/yolov3 存储库包含 PyTorch 中 YOLOv3 的推理和训练代码。 该代码适用于 Linux、MacOS 和 Windows。 默认情况下,训练在 COCO 数据集上完成:https://cocodataset.org/#home。 YOLO 归功于 Joseph Redmon:https://pjreddie.com/darknet/yolo/。 要求 Python 3.7 或更高版本,安装了所有 requirements.txt 依赖项,包括 Torch >= 1.5。 安装运行:$ pip install -U -r requirements.txt Tutorials Notebook Train Custom Data << 强烈推荐 GCP Quickstart Docker Quickstart Guide A TensorRT Implementation of YOLOv3 and YOLOv4 Trainin
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ultralytics-yolov3.zip (71个子文件)
yolov3-master
.dockerignore 4KB
.gitattributes 75B
train.py 33KB
utils
flask_rest_api
restapi.py 1KB
README.md 2KB
example_request.py 299B
google_app_engine
Dockerfile 821B
additional_requirements.txt 105B
app.yaml 173B
general.py 28KB
aws
__init__.py 0B
mime.sh 780B
resume.py 1KB
userdata.sh 1KB
datasets.py 44KB
loss.py 9KB
__init__.py 0B
google_utils.py 5KB
metrics.py 9KB
activations.py 4KB
torch_utils.py 12KB
plots.py 18KB
wandb_logging
wandb_utils.py 16KB
__init__.py 0B
log_dataset.py 800B
autoanchor.py 7KB
.github
FUNDING.yml 118B
dependabot.yml 201B
ISSUE_TEMPLATE
bug-report.md 2KB
question.md 140B
feature-request.md 737B
workflows
stale.yml 2KB
greetings.yml 5KB
rebase.yml 542B
codeql-analysis.yml 2KB
ci-testing.yml 3KB
models
export.py 7KB
experimental.py 5KB
__init__.py 0B
yolo.py 13KB
yolov3-tiny.yaml 1KB
yolov3.yaml 1KB
yolov3-spp.yaml 1KB
common.py 16KB
test.py 17KB
hubconf.py 4KB
detect.py 9KB
Dockerfile 2KB
requirements.txt 677B
weights
download_weights.sh 290B
LICENSE 34KB
README.md 9KB
tutorial.ipynb 386KB
data
hyp.finetune.yaml 846B
coco.yaml 2KB
voc.yaml 737B
images
bus.jpg 476KB
zidane.jpg 165KB
scripts
get_voc.sh 4KB
get_coco.sh 962B
get_coco128.sh 617B
get_argoverse_hd.sh 2KB
hyp.finetune_objects365.yaml 397B
VisDrone.yaml 3KB
coco128.yaml 2KB
hyp.scratch.yaml 2KB
SKU-110K.yaml 2KB
argoverse_hd.yaml 848B
objects365.yaml 7KB
GlobalWheat2020.yaml 2KB
.gitignore 4KB
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Dr熊吉
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