文件名称：keras-retinanet：RetinaNet对象检测的Keras实现
文件大小：2.15MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-14 19:31:29
Python
Keras RetinaNet 林崇义，Priya Goyal，Ross Girshick，He Kaiming He和PiotrDollár在的描述的RetinaNet对象检测的Keras实现。 :warning: 不推荐使用 不推荐使用此存储库，而推荐使用模块。 该项目应与keras 2.4和tensorflow 2.3.0一起使用，较新的版本可能会中断支持。 有关更多信息，请检查。 安装 克隆此存储库。 在存储库中，执行pip install . --user pip install . --user 。 请注意，由于与tensorflow安装方式不一致，因此此软件包未定义对tensorflow的依赖关系，因为它将尝试安装tensorflow （至少在Arch Linux上会导致错误的安装）。 请确保已根据您的系统要求安装了tensorflow 。 另外，您可以直接从克隆的存储库中运行代码
【文件预览】：
keras-retinanet-master
----setup.py(2KB)
----.gitignore(273B)
----snapshots()
--------.gitignore(2B)
----images()
--------coco1.png(269KB)
--------coco2.png(491KB)
--------coco3.png(468KB)
----requirements.txt(190B)
----.codecov.yml(1KB)
----.travis.yml(439B)
----keras_retinanet()
--------bin()
--------__init__.py(0B)
--------layers()
--------models()
--------utils()
--------backend()
--------initializers.py(1KB)
--------preprocessing()
--------callbacks()
--------losses.py(5KB)
----LICENSE(11KB)
----setup.cfg(413B)
----.gitmodules(116B)
----.github()
--------stale.yml(790B)
--------ISSUE_TEMPLATE()
----examples()
--------000000008021.jpg(176KB)
--------resnet50_retinanet.py(3KB)
--------ResNet50RetinaNet.ipynb(895KB)
----README.md(21KB)
----tests()
--------requirements.txt(119B)
--------bin()
--------__init__.py(0B)
--------layers()
--------test-data()
--------models()
--------utils()
--------backend()
--------preprocessing()
--------test_losses.py(836B)
----CONTRIBUTORS.md(1KB)