yolo3_tiny 预训练文件 yolo3_tiny 预训练文件 yolo3_tiny 预训练文件 yolo3_tiny 预训练文件 yolo3_tiny 预训练文件

可变形卷积的PyTorch实现 魏欧阳@巴斯德研究所 感谢Felix Lau的Keras / TensorFlow实现： （ ） 待办事项清单 在pytorch中实现偏移量映射 所有测试通过 变形卷积模块 微调可变形卷积模块 大规模mnist演示 使用缓存的网格数组提高速度 使用pytorch（而不是Keras）的MNIST数据集 支持不同宽度和高度的输入图像 张量流实施基准 可变形卷积网络 戴继峰，齐浩志，熊玉文，李毅，张国栋，韩寒和魏一辰。 2017年。“可变形卷积网络”。 arXiv [cs.CV]。 arXiv。 以下动画是由Felix Lau（及其tenso

yolov3中yolov3-tiny.cfg框架对应的预训练权重，./darknet partial cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.conv.15 15 结果

yolov3-tiny.conv.15.rar yolov3-tiny.conv.15 for yolov3-tiny pretrain model

该版本为darknet的预训练模型，如果下载积分太高可私信调低

社会卷积层的轨迹预测Conv.py

yolov3-tiny.conv.15预训练模型下载，/darknet partial cfg/yolov3-tiny.cfg yolov3-tiny.weights yolov3-tiny.conv.15

pytorch版可变形卷积源码

利用darknet编译后生成，供yolov3自定义数据集学习训练使用

Conv-Net:初次提交