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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

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使用Tensorflow 2进行Tensorflow对象检测 在此存储库中，您可以找到有关如何在Tensorflow 2中使用Tensorflow OD API的一些示例。有关更多信息，请查看我的文章： 安装 您可以使用Python Package Installer（pip）或 （用于部署和管理容器化应用程序的开源平台）安装TensorFlow对象检测API。 首先克隆Tensorflow Models存储库的master分支： git clone https://github.com/tensorflow/models.git Docker安装 # From the root of the git repository (inside the models directory) docker build -f research/object_detection/dockerfil

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在数据处理过程中 比如从CSV文件中导入数据 data_df = pd.read_csv("names.csv") 在处理之前一定要查看数据的类型 data_df.info() *RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 12 columns): Name 891 non-null object Sex 891 non-null object Age 714 non-null float64 SibSp 891 non-null int64 Parch 891 non-null int64 Ticket 891 non-n

少量物体检测（FsDet） FsDet包含ICML 2020论文《令人中的官方几次物体检测实现。 除了以前的作品所使用的基准，我们还在三个数据集上引入了新的基准：PASCAL VOC，COCO和LVIS。我们对多组实验的多次抽样训练样本进行了多组采样，并报告了基础班和新颖班的评估结果。这些在“中有更详细的描述。 我们还为我们的两阶段微调方法（TFA）提供了基准测试结果和经过预训练的模型。在TFA中，我们首先在数据丰富的基类上训练整个对象检测器，然后仅在小的平衡训练集上微调检测器的最后一层。见为我们提供的模型和的培训和评估指导。 FsDet的模块化程度很高，因此您可以轻松添加自己的数据集和模型。该存储库的目标是为检测少量物体提供一个通用框架，该框架可用于将来的研究。 如果您发现此存储库对您的出版物有用，请考虑引用我们的论文。 @article{wang2020few, tit

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