文件名称：YOLO-V3-Tensorflow2.0-Face-Detect-via-Wider-Face:使用 TensorFlow2.0 训练YOLOV3模型 和Wider Face 数据集，进行人脸检测
文件大小：5.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-24 13:13:45
Python
TensorFlow2.x-YOLOv3 YOLOv3的最小张量流实现，并支持训练，推断和评估。 安装 安装要求并下载预训练的砝码 $ pip3 install -r ./docs/requirements.txt $ wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 快速开始 在这一部分中，我们将使用预训练的权重对图像和视频进行预测。 $ python image_demo.py $ python video_demo.py # if use camera, set video_path = 0 火车风琴师 下载数据集并制作数据。 $ git clone https://github.com/YunYang1994/yymnist.git $ python yymnist/make_data.py --images_num 1
【文件预览】：
YOLO-V3-Tensorflow2.0-Face-Detect-via-Wider-Face-master
----core()
--------yolov3.py(8KB)
--------utils.py(8KB)
--------config.py(2KB)
--------__pycache__()
--------backbone.py(1KB)
--------dataset.py(11KB)
--------common.py(2KB)
----data()
--------classes()
--------anchors()
--------dataset()
--------detection()
----image_demo.py(2KB)
----README.md(1KB)
----.idea()
--------misc.xml(288B)
--------encodings.xml(135B)
--------workspace.xml(17KB)
--------YOLOV3.iml(398B)
--------modules.xml(264B)
----test.py(4KB)
----video_demo.py(2KB)
----wider_annotation.py(4KB)
----get_kmeans.py(5KB)
----docs()
--------requirements.txt(100B)
--------kite_result.jpg(145KB)
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--------01554.jpg(41KB)
--------loss.png(65KB)
--------kite.jpg(1.35MB)
--------road.mp4(782KB)
----train.py(3KB)