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在训练yolov模型时，难以避免的会用到预训练模型，这里帮你整理了yolo系列训练所需要的大部分预训练权重，避免了你需要在外网下载的龟速，希望可以帮到正在需要的你。

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深度学习TensorFlow2.0 前言 在这个项目中，我将使用谷歌TensorFlow2.0框架逐一重现经典的卷积神经网络：LeNet-5，AlexNet，VGG系列，GooLeNet，ResNet系列，DenseNet系列，以及现在比较流行的：RCNN系列，SSD ，YOLO系列等。 教程目录 图像分类任务1.手写数字识别FirstNet（已​​完成） 2.快速建造卷积网络FastNet（已​​完成） 3. LeNet-5（已完成） 4. AlexNet（已​​完成） 5. VGG系列（已完成） 6. GooLeNet（已​​完成） 7. ResNet系列（已完成） 8. DenseNet系列（已完成） 目标检测任务1. RCNN系列2. SSD 3. YOLO系列 项目环境 Python3 Python3.6和3.7 PyCharm2018和2019 Tensorflow2.0

需要快速学习YOLO系列的童鞋，通过网络结构--损失函数--训练过程--测试过程，带你快速撸YOLO.

Mobilenet-YOLO-Pytorch 就像我之前的项目，损失函数与原始实现非常相似 模型 pytorch实现的MobileNet-YOLO检测网络，在07 + 12上进行了训练，在VOC2007上进行了测试（图像网络经过预训练，而不是coco） 网络 地图 解析度 yolov3 约洛夫4 MobileNetV2 71.2 352 ✓ MobileNetV2 352 ✓ MobileNetV3 MobileNetV3 训练步骤 下载数据集VOCdevkit /，如果已有，请跳过此步骤 sh scripts/VOC2007.sh sh scripts/VOC2012.sh 创建lmdb sh scripts/create.sh 开始训练 sh scripts/train.sh 演示版 下载 ，并保存在$ Mobilenet-YOLO-Pytorch / chec