文件名称：Object-Detection-API
文件大小：26.8MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-08 05:31:45
Python
使用Flask和Tensorflow 2.0进行Yolov3对象检测（API和检测） Yolov3是一种使用深度卷积神经网络执行对象检测的算法。 该存储库使用TensorFlow 2.0实现了Yolov3，并创建了两个易于使用的API，您可以将它们集成到Web或移动应用程序中。 入门 conda（推荐） # Tensorflow CPU conda env create -f conda-cpu.yml conda activate yolov3-cpu # Tensorflow GPU conda env create -f conda-gpu.yml conda activate yolov3-gpu 点子 # TensorFlow CPU pip install -r requirements.txt # TensorFlow GPU pip install -r require
【文件预览】：
Object-Detection-API-master
----yolov3_tf2()
--------batch_norm.py(384B)
--------utils.py(6KB)
--------dataset.py(6KB)
--------models.py(12KB)
----requirements-gpu.txt(83B)
----detect_video.py(3KB)
----load_weights.py(1KB)
----app.py(5KB)
----detect.py(3KB)
----conda-cpu.yml(176B)
----requirements.txt(96B)
----detections()
--------detection3.jpg(906KB)
--------detection.jpg(906KB)
--------detection2.jpg(1.46MB)
--------detection1.jpg(179KB)
----weights()
--------yolov3.tf.index(24KB)
--------.gitkeep(1B)
--------checkpoint(75B)
----.idea()
--------misc.xml(288B)
--------Object-Detection-API.iml(596B)
--------modules.xml(292B)
--------vcs.xml(240B)
----conda-gpu.yml(216B)
----Procfile(22B)
----README.md(9KB)
----wsgi.py(97B)
----data()
--------labels()
--------images()
--------video()
--------helpers()
--------fonts()
----.gitignore(2KB)