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Tensorflow(TF-Slim)实现的YOLOv3目标检测
用flask把yolov3的推断做成接口,返回json的串,需要使用自己的权重文件,使用sh文件部署
用 YOLOv3 模型在一个开源的人手检测数据集 oxford hand 上做人手检测,并在此基础上做模型剪枝。对于该数据集,对 YOLOv3 进行 channel pruning 之后,模型的参数量
自然场景OCR（YOLOv3+CRNN）,附带整个项目代码，详细代码注释
在PyTorch中实现YOLOv3
yoloV3是目前目标检测领域非常流行的一种算法，本文深入剖析了yoloV3的代码实现细节和优化方法，包括网络结构、损失函数、模型训练等方面进行详细解释，为读者提供了深入了解yoloV3算法的途径。
YOLOV3-对象检测 什么是Yolov3? YOLOv3是流行的对象检测算法YOLO的最新变体–您只看一次。 已发布的模型可识别图像和视频中的80个不同的对象,但最重要的是,它超级快且几乎与Sing
我制作了一个YOLOV3的实验教程,帮助新手实现利用YOLOv3训练自己的数据集,并且预测数据展现结果,文档提供了一切所需脚本,文件,数据。
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
如果你正在寻找可用的预训练权重，那么你来对地方了。本文将分享yolov5的五种预训练权重，包括S、M、L、X、N，这些权重适用于目标检测和其他类似任务。每个权重都有特定的用途和适合的场景，所以你可以根
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