PyTorch-Spiking-YOLOv3 基于YOLOv3的PyTorch实现( )的Spiking-YOLOv3的PyTorch实现,目前支持Spiking-YOLOv3-Tiny。 整个Spiking-YOLOv3即将得到支持。 介绍 为了实现尖峰效果,YOLOv3-Tiny中的某些运算符已进行等效转换。 有关详细信息,请参阅/ cfg中的yolov3-tiny-ours(*)。cfg。 某些运营商的转换 'maxpool(stride = 2)'->'convolutional(stride = 2)' 'maxpool(stride = 1)'->'none' 'upsample'->'transposed_convolutional' 'leaky_relu'->'relu' '批处理标准化'->'fuse_conv_and_bn' 用法 有关培训,评估和推断的基
2022-05-14 21:40:17 2.84MB coco pascal-voc snn yolov3-tiny
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yolo4_voc_weights.pth是VOC数据集的权重 yolo4_weights是COCO数据集的权重
2022-05-13 18:53:38 457.93MB VOC,COCO,训练权重
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前言 由于TensorFlow常用TFrecords作为输入格式,我们需要将制作好的Pascal VOC转为TFrecords格式。使用 object detection API 内提供的脚本。 TFRecords格式如下: -uint64 length -uint32 masked_crc32_of_length -byte data[length] -uint32 masked_crc32_of_data 前置要求: Anaconda3(使用python3.x) 制作好的Pascal VOC数据集 1、配置protobuf Google的protobuf是一种轻便高效的结构化数据存储格
2022-05-13 17:03:42 86KB al AS asc
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仪器仪表界面检测图像数据集VOC标签(700多张图像)
水印数据集-VOC格式
2022-05-12 09:11:45 342.62MB 文档资料
电路元器件数据集 VOC格式
2022-05-12 09:11:34 12.4MB 文档资料
无人机航拍输电线路配网绝缘瓷瓶检测图像数据集(含VOC标签,数量不多)
2022-05-12 09:04:59 402.57MB 目标检测 输电线路 配网 绝缘子
红外海洋目标训练数据集(VOC标签,8402张图像).zip
2022-05-11 09:11:48 906.54MB 文档资料 红外海洋目标训练数据集
使用deeplab 的箱子分割数据集
2022-05-10 14:12:23 1.34MB data
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水面垃圾检测图像数据集(VOC标签,563张,两类目标).zip
2022-05-10 12:05:20 128.32MB 文档资料 水面垃圾检测图像数据集