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本文档是对YOLOv1的翻译,是one-stage方法的开山之作,翻译不好的地方,请多多 包含

yolo-mask检测 Helper回购可在Google协作笔记本中的自定义数据上训练微小的yolo v3

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YOLO3D-YOLOv4-PyTorch 本文基于YOLOv4的PyTorch实现: 演示版 输入:鸟瞰图(BEV)地图,由3D LiDAR点云的高度,强度和密度编码。 输入尺寸: 608 x 60

颜色分类leetcode介绍，我只想指出，如果没有其他人的工作，我不可能把它放在一起。感谢PYkinect2、YOLO2 darkflow和PYlogix的看护者，仅举几例，谢谢。还要向Python社