文件名称：YOLOv3-tensorflow
文件大小：2.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-31 18:44:24
Python
YOLOv3 Tensorflow实施 YOLOv3的张量流实现。 测试 如果要测试模型，则应该： 首先使用“ wget ”下载权重文件。 将yolov3.weights放入您的路径，然后运行“ python convert --ckpt 1 --weights_path yourpath”，将权重转换为.ckpt ---例如，运行 python convert.py --ckpt 1 --weights_path ~ /darknet/yolov3.weights 另外，您可以直接从下载转换后的ckpt文件，其压缩代码为：“ 6d3s” 3.如果您的PC有GPU，请运行 python test.py --ckpt_dir your_ckpt_dir --ckpt 1 进行测试，否则，运行 python test.py --ckpt_dir your_ckpt_dir --ckp
【文件预览】：
YOLOv3-tensorflow-master
----train.py(1018B)
----utils()
--------__init__.pyc(104B)
--------utils.py(6KB)
--------logger.pyc(2KB)
--------utils.pyc(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------logger.py(2KB)
----models()
--------yolov3.pyc(12KB)
--------yolo_layer.py(9KB)
--------__init__.pyc(140B)
--------yolo_layer.pyc(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------darknet.py(14KB)
--------yolov3.py(19KB)
--------darknet.pyc(9KB)
----configs()
--------config.py(1KB)
--------__init__.pyc(106B)
--------face.txt(4B)
--------classes.txt(134B)
--------config.pyc(1KB)
--------coco_classes.txt(625B)
--------__init__.py(0B)
--------yolov3.cfg(8KB)
----test.py(2KB)
----images()
--------horses.jpg(130KB)
--------person.jpg(111KB)
--------giraffe.jpg(374KB)
--------eagle.jpg(139KB)
--------kite.jpg(1.35MB)
--------timg.jpg(117KB)
--------dog.jpg(160KB)
----base()
--------__init__.pyc(138B)
--------__init__.py(0B)
--------base_model.pyc(2KB)
--------base_model.py(1KB)
--------base_train.py(1KB)
--------base_train.pyc(2KB)
----trainers()
--------yolov3_trainer.pyc(2KB)
--------__init__.pyc(142B)
--------__init__.py(0B)
--------yolov3_trainer.py(1KB)
----data_loader()
--------data_generator.py(4KB)
--------__init__.pyc(145B)
--------__init__.py(0B)
--------data_generator.pyc(5KB)
----convert.py(8KB)
----font()
--------FiraMono-Medium.otf(124KB)
--------SIL Open Font License.txt(4KB)
----README.md(3KB)
----prediction.jpg(144KB)