YOLOv3_TensorFlow 注意：由于我已切换到PyTorch一年，因此不再维护此回购协议（实际上我已经取消了很长一段时间的支持）。 寿命短，我使用PyTorch。 1.简介 这是我在纯TensorFlow中实现的 。 它包含有关您自己的数据集的完整培训和评估流程。 此仓库的主要功能是： 高效的tf.data管道 权重转换器（将COCO数据集上的预训练暗网权重转换为TensorFlow检查点。） 极快的GPU非最大抑制。 完整的培训和评估渠道。 Kmeans算法选择先验锚框。 2.要求 Python版本：2或3 包装方式： tensorflow> = 1.8.0（理论上任

:NEW_button: 您是否正在寻找由TF2.0实现的新YOLOv3？ 如果您非常讨厌tensorflow1.x，请不用担心！ 我已经用TF2.0实现了一个新的YOLOv3存储库，并且还制作了一个中文博客，介绍如何从头开始实现YOLOv3对象检测器。 | | 第1部分。快速入门 克隆此文件 $ git clone https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3.git 您应该在掌握这些代码之前先安装一些依赖项。 $ cd tensorflow-yolov3 $ pip install -r ./docs/requirements.txt 将已加载的COCO权重导出为TF检查点（ yolov3_coco.ckpt ）【 】 $ cd checkpoint $ wget https://github.com/YunYang1994/tensorflow-

Introduction 本项目主要对原tensorflow-yolov3版本做了许多细节上的改进, 增加了TensorFlow-Serving工程部署, 训练了多个数据集，包括Visdrone2019, 安全帽等, 安全帽mAP在98%左右, 推理速度1080上608的尺寸大概25fps. 此项目步骤十分详细，特别适合新手入门serving端部署，有什么问题可以提issues, 如果觉得好用记得star一下哦，谢谢！下面是改进细节: 1. 修改了网络结构，支持了tensorflow-serving部署,自己训练的数据集也可以在线部署, 并给出了 docker+python_client测试脚本, 支持HTTP跟GRPC协议[ 0325 新增 ] 2. 修改了ulits文件，优化了demo展示,可以支持中文展示,添加了支持显示成中文的字体 3. 详细的中文注释,代码更加易读,添加了数据敏感

tensorflow-yolov4-tflite YOLOv4，YOLOv4-tiny在Tensorflow 2.0中实现。 将YOLO v4，YOLOv3，YOLO tiny .weights转换为.pb，.tflite和trt格式以生成tensorflow，tensorflow lite和tensorRT。 下载yolov4.weights文件： ://drive.google.com/open id 1cewMfusmPjYWbrnuJRuKhPMwRe_b9PaT 先决条件 Tensorflow 2.3.0rc0 性能 演示版 # Convert darknet weights to tensorflow # # yolov4 python save_model.py --weights ./data/yolov4.weights --output ./checkpoints/yolov4-416 --input_size 416 --model yolov4 # # yolov4-tiny python save_model.py --weights ./data/

YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。