基于darknet，划分的数据集，在使用trans数据训练出模型后，使用test数据集，测试模型性能，计算mAP指数。
2021-05-11 18:50:20
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这是适用于Windows和Linux的YOLO-v3和v2。 YOLO（您只看一次）是Darknet的最先进的实时对象检测系统，Darknet是C语言中的一种开源神经网络框架。YOLO非常快速，准确。 它使用单个神经网络将整个图像划分为多个区域，然后预测每个区域的边界框和概率。 该项目是原始Darknet项目的分支。
2021-05-10 13:03:06
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yolo(vs2019编译cuda11_cv420_darknet_yolo_cpp_dll),不包含yolo网络配置和权重
2021-05-08 13:07:31
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darknet-master_AlexeyAB_2020_YOLO4_VS2019_CUDA10.0编译通过_包含exe和dll
darknet 2020 最新yolov4代码经过windows 7 x64 vs2019 cuda10.0编译通过，里面包含生成的dll和exe，可直接打开使用！
2021-05-07 20:17:58
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Windows系统下配置深度学习Darknet框架使用YOLO神经网络算法实现目标检测(Windows10+VS2015+OpenCV3.4.0+CUDA9.0+cuDNN7.0)-附件资源
2021-05-07 17:23:45
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darknet的YoloV3-tiny检测交通标志--34种（.cfg配置文件，.data、.name文件、权重文件），针对清晰图像有较好的识别效果。使用该资源请提前部署好darknet环境即可直接识别。
（ps：我原本没调整需要积分，后来发现都下载不了来找我，才发现是动态积分自己调整的，我设置了不允许动态调分，大家下载了自己研究一下吧，darknet教程网上有很多，不懂的花点心思搜一搜还是能搜到的，加油，祝大家学业顺利）
2021-04-22 09:09:57
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在Azure上训练自定义YOLO v4暗网模型并在IoT Edge上与Azure Live Video Analytics一起运行
目录
训练定制的YOLO v4模型
先决条件
SSH客户端或命令行工具-对于Windows，请尝试
SCP客户端或命令行工具-对于Windows，请尝试
Azure订阅-适用于新客户的。
熟悉Unix命令-例如vim ， nano ， wget ， curl等。
视觉对象标记工具
在Azure中的Ubuntu（18.04）虚拟机上安装并运行测试
通过使用项目VM设置来设置N系列虚拟机。
SSH进入带有用户名和密码的Ubuntu DSVM（如果使用ssh密钥，则使用该密钥） 如果这是公司订阅，则可能需要删除Azure门户中“网络”下的入站端口规则（删除Cleanuptool-Deny-103）
通过运行以下命令测试Darknet可执行文件。 获得YO
2021-04-15 22:56:04
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