计算机视觉与深度学习 | 目标检测综述（RCNN、RPN、YOLOv1 v2 v3、FPN、Mask RCNN、SSD代码类）-附件资源
2021-06-19 20:55:47
106B
1
1、北理工卡车位置图片数据集，2100张RGB，2100个xml文件。
2、Tiny_YOLOV1检测模型，精度达到97%。
2021-06-07 14:07:16
805.59MB
1
自述文件
YOLOv1的实现
来自
必需的：
pytorch 1.1.0
火炬视觉
numpy的> 1.16.2
opencv 3.4.1
VOC2012数据集
此回购现在可以做什么
使用VOC2012数据集进行训练
推理（测试图像）
结果
去做：
添加mAP指标
2021-05-29 02:48:52
958KB
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
1
1、含有车辆数据集：训练集8k张，测试集8k张。
2、keras实现yolov1框架。
3、源码，无调用函数，可以自己训练得到模型权重。
2021-05-17 12:06:09
847.6MB
1