文件名称：YOLO-Object-Detection
文件大小：235.5MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-07 13:18:19
Python
Xeon可扩展处理器上的YOLO对象检测优化 在该项目中，针对对象检测应用程序执行TensorFlow代码的优化以获得实时性能。 有关性能优化的所有详细信息，请参考以下文章， 要求： 脾气暴躁的Python 2.7 Tensroflow OpenCV 使用此代码的步骤： 转到utils /并运行： $ python config.py 这将下载darknet权重文件。 此外，融合batchnorm图层并创建TensorFlow Ckpt文件。 要运行图像推断： $ python inference.py ，运行TinyYolo模型$ python inference.py --image= [image path] $ python infernce.py --v2 ，运行YoloV2模型$ NUM_INTER_THREADS=2 NUM_INTRA_THREADS=8 pytho
【文件预览】：
YOLO-Object-Detection-master
----inference.py(3KB)
----yolo_model.py(8KB)
----webcam_inference.py(3KB)
----utils()
--------config.py(4KB)
--------weights()
--------net_description.py(627B)
----LICENSE(1KB)
----README.md(1KB)
----sample()
--------dog.jpg(160KB)