文件名称：Low_complexity
文件大小：23KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-03 08:45:53
Python
基于低复杂度卷积神经网络的车辆检测方法 在此项目中，我们提出了一个框架，以减少基于CNN的AVS方法的复杂性。 有关更多详细信息，请阅读我们的论文：“基于低复杂度卷积神经网络的车辆检测方法” 要使用它： 1- 根据您的应用程序创建所需数量的集群。 <\ br> 暗示 ： 首先为您的应用程序定义适当的输入形状 2- 下载YoloV3 / tiny-Yolov3权重并将其放入：./cluster_{i}/model_data 3- 在以下位置设置要检测的类：./cluster_{i}/model_data/{your_classes}.txt
【文件预览】：
Low_complexity-main
----cluster_0()
--------darknet53.cfg(6KB)
--------yolo.py(12KB)
--------coco_annotation.py(1KB)
--------train.py(8KB)
--------voc_annotation.py(1KB)
--------yolo3()
--------convert.py(10KB)
--------kmeans.py(3KB)
--------model_data()
--------train_bottleneck.py(10KB)
----README.md(704B)