文件名称：YOLO3-4-Py:Darknet上的Python包装器。 与YOLO V3兼容
文件大小：2.73MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-23 05:25:13
cython python3 python-wrapper yolo object-detection
YOLO3-4-Py 上的Python包装器。 与最新的兼容。 YOLO 3.0是的对象检测器。 图片来源： : Google Colab演示 请参考以下链接在Google Colab中预览YOLO3-4-Py：[ ]。 将笔记本复制到驱动器并运行所有单元。 确保您在GPU运行时中。 您可以通过访问菜单运行时/更改运行时类型来更改运行时。 什么是新的？ 2021-02-27-修复了与pkg-config相关的问题，该问题会影响Ubuntu 20.04和更高版本的某些用户。 2020-06-18-添加了示例Google Colab笔记本演示功能。 2019-01-15-添加了nvidia-docker支持。 2018-08-04-选择首选GPU的选项pydarknet.set_cuda_device(GPU_INDEX) 2018-04-23- 先决条件 Python
【文件预览】：
YOLO3-4-Py-master
----.gitignore(216B)
----requirements.txt(19B)
----src()
--------setup.py(5KB)
--------pydarknet.pxd(2KB)
--------__libdarknet()
--------MANIFEST.in(175B)
--------setup_custom_commands.py(3KB)
--------bridge.h(1KB)
--------setup_params.py(5KB)
--------pypi_readme.md(3KB)
--------pydarknet.pyx(5KB)
--------bridge.cpp(815B)
--------setup_util.py(5KB)
----.travis.yml(266B)
----LICENSE(11KB)
----doc()
--------output.jpg(2.74MB)
----tools()
--------download_models.sh(762B)
--------install_opencv34.sh(950B)
----Readme.md(4KB)
----demo()
--------image_demo.py(1KB)
--------webcam_demo.py(1KB)
--------video_demo.py(2KB)
----test()
--------test_image.py(793B)
----docker()
--------Dockerfile(692B)
--------run.sh(313B)
--------run-gpu.sh(345B)
--------docker_demo.py(1KB)
--------input()
--------Dockerfile-gpu(1KB)