yolov3-tiny训练模型，用pytorch框架搭建，让高配置的电脑，笔记本也能训练v3tiny模型，并且部署到树莓派等视觉实践项目中进行视频实时目标检测，优点在于检测速度快，模型体积小，方便部署和搭建，对于很多新手小白来说十分友好，该模型搭配我博客所讲的方法可以让你们快速入门进行目标检测项目，YOLOv3是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。而YOLOv3-tiny是YOLOv3的简化版。YOLOv3-tiny是YOLO系列中的一个目标检测模型。它是基于深度学习算法的目标检测模型，具有较快的检测速度和较低的计算资源要求。YOLOv3-tiny相对于YOLOv4-tiny在性能上有所下降，但仍然可以实现一定的目标检测准确率。yolov3-tiny 相对于其他版本的 yolo 网络有以下优势yolov3-tiny 具有更快的推理速度，适用于对实时性要求较高的应用场景。 yolov3-tiny 在保持较高检测精度的同时，具有更小的模型体积，占用更少的存储空间。 yolov3-tiny 适合于在计算资源有限的设备上进行目标检测任务。

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PyTorch-Spiking-YOLOv3 基于YOLOv3的PyTorch实现（ ）的Spiking-YOLOv3的PyTorch实现，目前支持Spiking-YOLOv3-Tiny。 整个Spiking-YOLOv3即将得到支持。 介绍 为了实现尖峰效果，YOLOv3-Tiny中的某些运算符已进行等效转换。 有关详细信息，请参阅/ cfg中的yolov3-tiny-ours（*）。cfg。 某些运营商的转换 'maxpool（stride = 2）'->'convolutional（stride = 2）' 'maxpool（stride = 1）'->'none' 'upsample'->'transposed_convolutional' 'leaky_relu'->'relu' '批处理标准化'->'fuse_conv_and_bn' 用法 有关培训，评估和推断的基

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使用 "Darknet yolov3-tiny" 训练检测模型 1. 下载data.zip,提取码: j7c2. https://pan.baidu.com/share/init?surl=_Wgy_3mBgNREXXn7HRfAHw 2. 将data.zip解压到darknet.exe所在目录下. 3. 进入data/voc目录下运行voc_label.bat重新生成2019_train.txt, 2019_val.txt. 4. 修改cfg/yolov3-tiny.cfg 见文档 5执行 darknet.exe detector train data/voc.data cfg/yolov3-tiny.cfg 6. 训练过程 见文档

ZYNQ实现yolov3-tiny算法，有各个模块实现的工程及全套代码，包括下面几个部分yolo_acc,yolo_conv,yolo_max_pool,yolo_upsamp,yolo_yolo这几个模块。

yolov3-tiny的cfg文件，yolov3的weights权重文件和使用cfg和weights转换好的onnx模型,目前碰到点问题，等文章写好这个资源的百度云链接会在文章中给出。

yolov3-tiny2onnx2trt 将您的yolov3-tiny模型转换为trt模型 设备：nvidia jetson tx2 jetpack版本：jetpack4.2： ubuntu18.04 tensorrt5.0.6.3 cuda10.0 cudnn7.3.1 其他： python=2.7 numpy=1.16.1 onnx=1.4.1 (important) pycuda=2019.1.1 Pillow=6.1.0 wget=3.2 自定义设置 data_processing.py: line14: LABEL_FILE_PATH = '/home/nvidia/yolov3-tiny2onnx2trt/coco_labels.txt' line19: CATEGORY_NUM = 80 yolov3_to_onnx.py: line778: img_siz

基于pytorch复现的yolov3工程darknet网络参数，该参数基于coco2017数据集训练得到，压缩包内容为pt文件。