适用于MobileNet v2的Darknet
介绍
借助和 ，将MobileNet v2预训练的模型转移到
仅修改src/image.c和examples/classifier.c ，搜索“ mobilenet”以查看更改的内容
评估
如果要使用单个图像进行评估，请使用
./darknet classifier predict mobilenet/imagenet1k.data mobilenet/test.cfg mobilenet/test.weights mobilenet/cat.jpg
预期输出（GPU = 1，OPENCV = 0）：
19.65%: Egyptian cat
16.53%: tiger cat
10.64%: tabby
7.38%: red fox
6.09%: kit fox
如果要使用ILSVRC2012进行验证，请访问制作有效列表
结果是
2021-12-01 19:54:15
14.89MB
1
适用于Windows和Linux的Yolo v4，v3和v2
（用于物体检测的神经网络）
纸YOLO v4： ：
Paper Scaled ： ： 用于重现结果：
有关媒体的文章中的更多详细信息：
手册： ：
讨论：
关于Darknet框架： :
如何在Linux上编译
如何在Windows上编译
AP50：95-FPS（Tesla V100）论文： ：
AP50：95 / AP50-FPS（Tesla V100）论文： ：
tkDNN-TensorRT将批次1的YOLOv4加速约2倍，将批次4的YOLOv4加速3倍至4倍。
tkDNN： ：
Op
2021-08-24 12:06:47
7.85MB
1