Python用PyTorch实现YOLOv3训练和推理

找了好久找到的,求出的kmeans相对效果会好一些 - 作用:根据darknet训练txt的存储文件夹,经过多次计算求anchors,最后取2次avg_iou相等时的结果 - 需要修改:txt储存的文

包含单语言BERT预训练语言模型和跨语言XLM预训练语言模型，支持监督/无监督机器翻译和跨语言文本分类应用

使用ssd_mobilenet和tiny-yolo进行对象检测（添加：YOLOV3支持）

今天小编就为大家分享一篇对YOLOv3模型调用时候的python接口详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

用pytorch预训练的神经网络:NASNet,ResNeXt,ResNet,InceptionV4,InceptionResnetV2,Xception,DPN等。

使用Yolov3和Yolov4进行面罩检测 在Google Colab中使用yolov3和yolov4训练自己的自定义面罩检测器的步骤 首先将所有cfg文件添加到google colab(位于相应目录

Yolov4算法在PyTorch框架下得到了完美实现，同时支持自定义数据集。该源码可用于训练目标检测模型，提供了高效的模型性能与准确性。下载Yolov4 PyTorch源码，开启自我训练之旅吧！

Use yolov3 to train your own data set (take the box to take the license plate as an example)

环境配置:win10+cuda9.0+pytorch1.1+python3.6,YOLOV3-pytorch代码,加入自己的数据集就可以训练

一套完整的pytorch版yolov3的训练所需，包括完整代码（包括怎么数据预处理），官方的2个预训练模型，100张已经标注好的voc格式的数据方便用于训练，以及自己亲自写的如何训练自己的数据的详细文