借鉴大神代码 写了个dome采用C#语言对 YOLOv4 目标检测算法封装，将模型在实际应用系统中落地，实现模型在线远程调用 。希望对大家有所帮助
2021-03-27 20:16:23
687.93MB
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yolo标注格式，交通标志目标检测数据集Traffic Signs Dataset in YOLO format：prohibitory、danger、mandatory、other
2021-03-24 18:03:32
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ncnn Linux x86 的SDK,已经下好了，当然网快的同学可以下这个
（wget https://sdk.lunarg.com/sdk/download/1.1.114.0/linux/vulkansdk-linux-x86_64-1.1.114.0.tar.gz?Human=true -O vulkansdk-linux-x86_64-1.1.114.0.tar.gz）内容是一样的
2021-03-21 19:16:19
116.02MB
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基于深度学习的实时目标检测。包括Windows平台运行演示软件、模型网络和结构、模型推理和封装原始代码。主要采用yolov3进行32种常见的目标检测（模型可根据自己的需要进行定制替换，软件和软件源代码可以重复使用）
2021-03-19 09:05:55
445.48MB
1 安装 anaconda+python3.8（已下载好，在环境压缩包里）
https://www.anaconda.com/products/individual/get-started-commercial-edition-1
2021-03-18 19:57:08
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实时目标检测算法YOLOv3的检测速度较快且精度良好，但存在边界框定位不够精确、难以区分重叠物体等不足。提出了Attention-YOLO算法，该算法借鉴了基于项的注意力机制，将通道注意力及空间注意力机制加入特征提取网络之中，使用经过筛选加权的特征向量来替换原有的特征向量进行残差融合，同时添加二阶项来减少融合过程中的信息损失并加速模型收敛。通过在COCO和PASCAL VOC数据集上的实验表明，该算法有效降低了边界框的定位误差并提升了检测精度。相比YOLOv3算法在COCO测试集上的mAP@IoU[0.5：0.95]提升了最高2.5 mAP，在PASCAL VOC 2007测试集上达到了最高81.9 mAP。
2021-03-16 15:59:19
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yolo v1 v2 v3 三篇论文及具体代码实现。
由于太大，放置到了百度云盘。资源为云盘链接，已设置永久，如失效可联系
注：解压后参见readme.txt，有具体的执行步骤
2021-03-16 15:17:37
74B
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自己根据一些大佬资料画的，下载了的朋友有不懂的地方可以留言讨论。引用注明出处就好，谢谢。
自己根据一些大佬资料画的，下载了的朋友有不懂的地方可以留言讨论。引用注明出处就好，谢谢。
2021-03-12 12:11:09
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