文件名称：圈yolov3
文件大小：2.69MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-06 09:23:05
Python
PyTorch-YOLOv3 YOLOv3的最小PyTorch实现，并支持训练，推断和评估。 安装 克隆和安装要求 $ git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 $ cd PyTorch-YOLOv3/ $ sudo pip3 install -r requirements.txt 下载预先训练的体重 $ cd weights/ $ bash download_weights.sh 下载COCO $ cd data/ $ bash get_coco_dataset.sh 测试 在COCO测试中评估模型。 $ python3 test.py --weights_path weights/yolov3.weights 模型 mAP（最小50 IoU） YOLOv3 608（纸张） 57.9 YOLOv3
【文件预览】：
circle-yolov3-master
----.gitignore(104B)
----README.md(6KB)
----utils()
--------parse_config.py(1KB)
--------augmentations.py(207B)
--------logger.py(1KB)
--------datasets.py(5KB)
--------utils.py(13KB)
--------__init__.py(0B)
----test.py(4KB)
----models.py(15KB)
----train.py(7KB)
----LICENSE(34KB)
----train_circle.py(7KB)
----models_circle.py(15KB)
----config()
--------create_custom_model.sh(8KB)
--------custom.data(99B)
--------yolov3-tiny.cfg(2KB)
--------coco.data(115B)
--------yolov3.cfg(8KB)
----requirements.txt(90B)
----detect.py(5KB)
----weights()
--------download_weights.sh(303B)
----data()
--------get_coco_dataset.sh(898B)
--------custom()
--------coco.names(625B)
--------samples()
----detect_circle.py(5KB)
----assets()
--------giraffe.png(405KB)
--------messi.png(258KB)
--------traffic.png(312KB)
--------dog.png(342KB)