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  1. darknet53.cfg

  2. YOLOv3的主干网络前面部分使用了darknet53结构，对于学习目标检测，学习YOLOv3,darknet53结构是一定会去学习的。该配置文件说明了不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay，learning_rate等。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-04-29
    • 文件大小：6kb
    • 提供者：cooperlir

  1. yolov4-keras:这是一个YoloV4-keras的源码，可以用于训练自己的模型-源码

  2. YOLOV4：您只看一次目标检测模型在Keras当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 VOC07 ​​+ 12 +可可 VOC-Test07 416x416 -- 88.9 2017年COCO火车 COCO-Val2017 416x416 46.4 70.5 实现的

  3. 所属分类：其它

  1. yolov4-pytorch:这是一个YoloV4-pytorch的源码，可以用于训练自己的模型-源码

  2. YOLOV4：您只看一次目标检测模型在pytorch当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 VOC07 ​​+ 12 +可可 VOC-Test07 416x416 -- 89.0 2017年COCO火车 COCO-Val2017 416x416 46.1 70.2 实

  3. 所属分类：其它

  1. Yolov4：这是一个yolov4_pytorch代码-源码

  2. 约洛夫4 这是一个yolov4_pytorch代码 没有实现所有trick，做了以下实现： 骨干：DarkNet53 => CSPDarkNet53 特征金字塔：SPP，PAN 训练：Mosaic数据增强，标签平滑，学习率余弦衰减衰减，CIOU 激活函数：Mish

  3. 所属分类：其它

  1. yolov4-tf2:这是一个yolo4-tf2（tensorflow2）的源码，可以用于训练自己的模型-源码

  2. YOLOV4：您只看一次目标检测模型在Tensorflow2当中的实现 2021年2月7日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 VOC07 ​​+ 12 +可可 VOC-Test07 416x416 -- 88.9 2017年COCO火车 COCO-Val2017 416x416 46.4 70

  3. 所属分类：其它