yolov3-tiny2onnx2trt
将您的yolov3-tiny模型转换为trt模型
设备：nvidia jetson tx2
jetpack版本：jetpack4.2：
ubuntu18.04
tensorrt5.0.6.3
cuda10.0
cudnn7.3.1
其他：
python=2.7
numpy=1.16.1
onnx=1.4.1 (important)
pycuda=2019.1.1
Pillow=6.1.0
wget=3.2
自定义设置
data_processing.py:
line14: LABEL_FILE_PATH = '/home/nvidia/yolov3-tiny2onnx2trt/coco_labels.txt'
line19: CATEGORY_NUM = 80
yolov3_to_onnx.py:
line778: img_siz
2022-03-12 16:47:34
441KB
1
PyTorch-YOLOv3 YOLOv3的最小PyTorch实现，支持培训，推断和评估。
安装克隆和安装要求$ git clone https://github.com/eriklindernoren/PyT PyTorch-YOLOv3最小的PyTorch YOLOv3实现，支持培训，推断和评估。
安装克隆和安装要求$ git clone https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 $ cd PyTorch-YOLOv3 / $ sudo pip3 install -r requirements.txt下载预训练的砝码$ cd weights / $ bash download_weights.sh下载COCO $ cd data / $ bash get_coco_dataset.sh测试在COCO测试中评估模型。
$ python3 test.py --weights_path权重/ yo
2022-03-05 17:04:36
2.72MB
1
yoloV3 voc_label.py!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
2022-03-04 18:53:44
2KB
1
基于pytorch复现的yolov3工程darknet网络参数，该参数基于coco2017数据集训练得到，压缩包内容为pt文件。
2022-02-26 17:24:12
31.5MB
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1、yolov3算法，采用mobilenetv3的轻量级水果检测算法；
2、仅包含预测部分代码，内含训练好的权重；
3、使用方法见readme；
4、内容可参考：https://blog.csdn.net/qq_40035462/article/details/116172637。
2022-02-26 09:11:33
82.38MB
1、检测图片中是否有任务跌倒；
2、https://blog.csdn.net/qq_40035462/article/details/123136775
2022-02-26 09:11:32
82.29MB
该文档为目标检测算法YOLOV3算法在训练数据集市所使用的的框架，制作适合自己的数据集使用该文档、数据进行训练YOLOV3数据。具体训练YOLOV3数据集的方法可以参考博客 https://blog.csdn.net/qq_41900772/article/details/95064437
2022-02-24 11:42:17
3.51MB
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pytorch yolov3权重文件，里面包含yolov3和yolov3-tiny两种权重文件：darknet53.conv.74和yolov3-tiny.conv.15
2022-02-23 12:06:10
172.18MB
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