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Low_complexity
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2021-04-13
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基于低复杂度卷积神经网络的车辆检测方法 在此项目中,我们提出了一个框架,以减少基于CNN的AVS方法的复杂性。 有关更多详细信息,请阅读我们的论文:“基于低复杂度卷积神经网络的车辆检测方法” 要使用它: 1- 根据您的应用程序创建所需数量的集群。 <\ br> 暗示 : 首先为您的应用程序定义适当的输入形状 2- 下载YoloV3 / tiny-Yolov3权重并将其放入:./cluster_{i}/model_data 3- 在以下位置设置要检测的类:./cluster_{i}/model_data/{your_classes}.txt
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Low_complexity-main.zip (14个子文件)
Low_complexity-main
cluster_0
darknet53.cfg 6KB
yolo.py 12KB
coco_annotation.py 1KB
train.py 8KB
voc_annotation.py 1KB
yolo3
utils.py 4KB
model.py 16KB
convert.py 10KB
kmeans.py 3KB
model_data
yolo_anchors.txt 76B
tiny_yolo_anchors.txt 50B
howdrive_classes.txt 15B
train_bottleneck.py 10KB
README.md 704B
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皂皂七虫
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