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细节增强的matlab代码预训练的EfficientDet-D0网络用于物体检测 该存储库为MATLAB:registered:提供了预训练的EfficientDet-D0 [1]对象检测网络。 要求 MATLAB:registered:R2021a或更高版本 深度学习工具箱:trade_mark: 计算机视觉工具箱:trade_mark: 适用于ONNX Model Format:trade_mark:支持包的深度学习工具箱转换器 概述 该存储库提供经过训练可检测不同物体类别（包括人，汽车，交通信号灯等）的EfficientDet-D0网络。该预训练模型使用COCO 2017 [3]数据集进行训练，该数据集具有80个不同的物体类别。 EfficientDet-D0很大程度上遵循一级对象检测器范例，并使用预定义的锚点来检测对象。 借助通过快速归一化增强的加权双向特征金字塔网络，它利用了来自不同级别骨干网络的便捷，快速的多尺度特征融合。 入门 将此存储库下载或克隆到您的计算机，然后在MATLAB:registered:中打开它。 设置 将路径添加到源目录。 addpath('src'); 下载预训练的网络 使用下面的帮助程序来下载预训练的网络。 model = helper.downloadPretrainedEff

EfficientDet项目代码，包含efficientdet预训练模型、训练好的模型。包含efficientnet-b0_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_autoaugment_notop.h5、efficientdet-d0.h5等，可训练、可测试。