安全帽检测yolov4-tiny-pytorch源码，里面有大量安全帽数据集训练成的抽烟模型，识别安全帽准确度高达百分之98，速度超过20帧每秒，下载即可运行

人脸检测yolov4-tiny-pytorch源码，里面有大量人脸数据集训练成的人脸模型，识别人脸准确度高达百分之98，速度超过20帧每秒，下载即可运行

课程演示环境：Ubuntu 需要学习Windows系统YOLOv4-tiny的同学请前往《Windows版YOLOv4-tiny目标检测实战：训练自己的数据集》 YOLOv4-tiny来了！速度大幅提升！ YOLOv4-tiny在COCO上的性能可达到：40.2% AP50, 371 FPS (GTX 1080 Ti)。相较于YOLOv3-tiny，AP和FPS的性能有巨大提升。并且，YOLOv4-tiny的权重文件只有23MB，适合在移动端、嵌入式设备、边缘计算等设备上部署。 本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv4-tiny训练自己的数据集。课程实战分为两个项目：单目标检测（足球目标检测）和多目标检测（足球和梅西同时检测）。 本课程的YOLOv4-tiny使用AlexAB/darknet，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：YOLOv4-tiny的网络结构、安装YOLOv4-tiny、标注自己的数据集、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类分析。   除本课程《

该文件是yolov3-tiny的预训练模型，用于YOLOv3-tiny训练过程。Yolov3训练得到的模型比较大，而Yolov3-tiny训练得到的模型小很多，可用于移动端的移植。

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yolov3(pytorch)训练自己的数据集可参看本人blog。要使用的预训练权重：yolov3-tiny.weights

TinyM0配套例程,官網上找出來的.好像很不錯的東西,共享一下

TencentOS tiny嵌入式RTOS说明

yolo tiny算法的权重

本课程详细讲解Yolov3 Tiny算法模型的训练，量化，仿真以及在海思开发板上的部署。 主要内容包括： 1.课程介绍2.darknet框架代码下载及其编译3.基于无人零售商品数据集训练yolov3 tiny?? a）无人零售数据集介绍?? b）配置文件data和cfg的介绍和修改?? c）模型训练和较优模型的挑选4）yolov3 tiny darknet模型转换成caffe model5）wk模型生成及其仿真验证?? a）3519av100 sdk010提供?? b）模型的量化?? c）仿真代码讲解及其运行6）仿真检测结果框偏移现象及其纠正7）量化模型在板载上运行