YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型-修改mobilenet系列主干网络-在Keras当中的实现 2021年2月8日更新： 加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。 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 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 66.29 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 80.18 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 79.72 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 78.45 所需环境 tensorflow-gpu==2.2.0 注意事项 提供的四个训练好的权重分别是基于mobilenetv1-025、mobilen

mobilenet_v1_1.0_224.tgz

YOLOV4：You Only Look Once目标检测模型-修改mobilenet系列主干网络-在Keras当中的实现 2021年2月8日更新： 加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的map一般可以得到提升。 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 mAP 0.5:0.95 mAP 0.5 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 66.29 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 80.18 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 79.72 VOC07+12 VOC-Test07 416x416 - 78.45 所需环境 tensorflow-gpu==1.13.1 keras==2.1.5 注意事项 提供的四个训练好的权重分别是基于mobilenet

最新移动端，高速响应的网络

Mobile Net v3

这个是我学习MobileNetV1&V2;的论文和自己做的用于汇报的PPT，还有程序，可供下载学习

SSD_MobileNet

提供tensorflow object_detection api 调用ssd_mobilenet_v3_large_coco_2020_01_14预训练模型

包含MobileNet v3 large和small两个版本，其中除了原始版本的使用H-swish和SE模块的prototxt外，还有用relu和SE模块实现的版本，以及使用relu并去掉SE模块的最精简的版本，三个版本测试效果差别不大，最精简的版本，模型最小（5.89M），我自己得250类车辆分类数据集上可以达到0.996的测试准确率。

图像分类器：使用预训练模型-“ MobileNet”和tensorFlow.js构建的基本图像分类器