【文件属性】：
文件名称：PyTorch中的YOLOv2-Python开发
文件大小：4.13MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-25 14:34:07
Python Deep Learning
PyTorch中的YOLOv2注意：该项目不再维护，并且可能与最新的pytorch（0.4.0之后）不兼容。
这是YOLOv2的PyTorch实现。
该项目主要基于darkflow和darknet。
我在PyTorch中使用了YOLOv2。注意：该项目不再维护，可能与最新的pytorch不兼容（0.4.0之后）。
这是YOLOv2的PyTorch实现。
该项目主要基于darkflow和darknet。
我使用Cython扩展程序进行后期处理和多处理，使用Pool进行图像预处理。
在VOC2007中测试图像大约需要13到20毫秒。
有关YOLO和YOLOv2的详细信息，请参阅其项目页面和论文：约瑟夫·雷德蒙（Joseph Redmon）的YOLO9000：更好，更快，更强
【文件预览】：
yolo2-pytorch-master
----layers()
--------roi_pooling()
--------reorg()
--------__init__.py(0B)
----train.py(5KB)
----utils()
--------im_transform.py(973B)
--------yolo.c(291KB)
--------bbox.c(450KB)
--------nms_wrapper.py(866B)
--------__init__.py(0B)
--------yolo.py(7KB)
--------nms()
--------network.py(4KB)
--------yolo.pyx(2KB)
--------bbox.pyx(9KB)
--------timer.py(1KB)
--------pycocotools()
--------build.py(6KB)
----make.sh(488B)
----test.py(5KB)
----requirements.txt(64B)
----cfgs()
--------config.py(3KB)
--------config_voc.py(561B)
--------exps()
--------__init__.py(0B)
----demo()
--------2007_000039.jpg(63KB)
--------horses.jpg(130KB)
--------person.jpg(111KB)
--------giraffe.jpg(374KB)
--------eagle.jpg(139KB)
--------scream.jpg(170KB)
--------dog.jpg(160KB)
--------out()
--------ragged-edge-london-office-6.jpg(595KB)
----datasets()
--------imdb.py(5KB)
--------pascal_voc.py(11KB)
--------__init__.py(0B)
--------voc_eval.py(7KB)
----demo.py(3KB)
----README.md(5KB)
----darknet.py(12KB)
----.gitignore(1KB)