数据集对对象检测的预处理
该存储库包含一些python解析器脚本，用于将其他公共数据集转换为voc数据格式
笔记
我并不是要提供这些脚本的用法，修改这些文件非常简单
该存储库中的大多数文件都非常相似，您可以根据自己的目的运行
环境
python 3.5
2021-07-05 19:36:07
20KB
1
Faster-Rcnn：Two-Stage目标检测模型在Tensorflow2当中的实现
目录
性能情况
训练数据集
权值文件名称
测试数据集
输入图片大小
mAP 0.5:0.95
mAP 0.5
VOC07+12
VOC-Test07
-
-
77.5
所需环境
tensorflow-gpu==2.2.0
文件下载
训练所需的voc_weights.h5可以去百度网盘下载
链接: 提取码: 92e8
VOC数据集下载地址如下：
VOC2007+2012训练集
链接: 提取码: eiw9
VOC2007测试集
链接: 提取码: dsda
预测步骤
a、使用预训练权重
下载完库后解压，在百度网盘下载voc_weights.h5，放入model_data，运行predict.py，输入
img/street.jpg
利用video.py可进行摄像头检测。
b、使用自己训练的权重
按照训
2021-06-22 11:29:15
5.31MB
1
利用tiny_yolov1模型对VOC2007数据集进行目标检测。
训练分为4轮，不断尝试调整学习率，最后val loss=71已经达到瓶颈。
检测效果大体上满意。
2021-05-26 19:05:37
512.03MB
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