keras-yolo3：python库之keras-yolo3的简介、安装、使用方法详细攻略
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keras-yolo3的简介
keras-yolo3的安装
keras-yolo3的使用方法
keras-yolo3的简介
A Keras implementation of YOLOv3。YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层，如下图所示。
原创
2021-06-15 21:16:36
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（一）test_single_image.py默认输入图片尺寸为[416,416]。# coding: utf-8
from __future__ import division, print_function
import tensorflow as tf
import numpy as np
import argparse
import cv2
from utils.misc_utils
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2023-11-23 23:02:25
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△ 来自YOLOv3原作者 YOLOv3，快如闪电，可称目标检测之光。PyTorch实现早在去年4月就出现了，TensorFlow实现却迟迟不见。现在，有位热心公益的程序猿 (Yunyang1994) ，为它做了纯TensorFlow代码实现。这份实现，支持用自己的数据训练模型。介绍一下TensorFlow实现，包含了以下部分：
· YOLOv3架构· 权重转换器 (Weight Co
向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx本项目里有40类旗帜旗帜（包含40个种类旗帜），数据来着于网络，数据标注是个苦力活，本数据包含1600多张图片，花费接近一个星期标注完成，且用且珍惜!!!直接将两个文件夹放置于model_data下项目 代码，数据集，预训练权重 获取方式：关注微信公众号 datayx 然后回复 旗帜 即可获取。
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2022-02-06 15:47:06
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建模与转化在Android Studio中使用深度学习模型的话，有一种方式是使用tflite，可以参考这篇博客：时序信号的模型使用tflite的示例,但如果模型本来就比较小的话，可以直接使用tensorflow的.pb文件,不用转化为tflite模型。如果是使用pytorch或者keras建模的模型文件，可以通过函数转化为tensorflow的.pb文件。如下文件就是keras模型转化为tf的代码
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2023-12-09 14:05:07
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https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdfAbstractYOLOv3在320×320的分辨率下以28.2 mAP的速度运行22 ms，与SSD一样精确，但速度快了三倍。 当我们查看旧的.5 IOU mAP检测指标YOLOv3时，它是相当不错的。 在Titan X上，它在51毫秒内可达到57.9AP50，相比之下，RetinaNet在198毫秒内可达到57.5AP50
ov3 使用多个二分类代替softmax，如此以来，每个类别的概率相加就不需要等于1，类别概率之
原创
2022-12-10 11:15:20
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快速开始1. 下载本项目预训练 权重权重1链接:https://pan.baidu.com/s/1sanx0wELCMmektdHNHxkhQ 密码:6rzz权重2链接:https://pan.baidu.com/s/1N9cTopyEcB-sqdw-FLs4Rw 密码:5cij
2. 修改yolo.py中第24行权重路径
3. 将需要检测图片放入sample文件夹中
4. 运行检
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2022-05-10 21:53:59
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# import matplotlib.pyplot as plt## history = model.fit(x, y, validation_split=0.25, epochs=50, batch_size=16, verbose=1)## # 绘制训练 & 验证的准确率值# plt.plot(history.history['acc'])# plt.plot(histo...
原创
2021-07-29 11:49:22
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 ：datayx项目地址://github.com/ZzzzzZXxxX/yolo3_keras_Flag_
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2022-04-25 16:02:42
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 公众号：datayx项目地址https://github.com/ZzzzzZXxxX/yolo3_keras_Flag_Detection项目环境依赖数据集提供旗帜（包含40个种类旗帜），数据来着于网络，数据标注是个苦力活，
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2021-10-26 16:39:20
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import numpy as npa=np.array(list(range(3*4*5))).reshape((3,4,5))print('a=',a)print('-'*36+'>')b=a[...,0]>5print('b=',b)print('-'*36+'>')print('a[0,b[0]]=',a[0,b[0]])print('-'*36+'>')a= [[[ 0 1 2 3 4] [ 5 6 7 8 9] [10 11 1
原创
2023-01-13 09:12:22
146阅读
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 Quick Start:wget https://pjreddie.co
原创
2022-10-13 09:58:22
50阅读
faster rcnn，fast rcnn等是将整体流程划分为区域提取和目标分类两部分进行的，这样做的特点是精度高，速度慢。YOLO(you only look
原创
2022-11-10 10:26:12
319阅读
