tf2-yolov4 0.1.0

约洛夫4

A TensorFlow 2.0 implementation of YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

这个实现（现在）使用AlexeyAB中的原始Darknet权重运行推断。 请参阅“路线图”部分以了解下一步计划。在

在

安装

要安装此软件包，您可以运行：

pip install https://github.com/sicara/tf2-yolov4/archive/master.zip
pip install tensorflow
# Check that tf2_yolov4 is installed properly
python -c "from tf2_yolov4.model import YOLOv4; print(YOLOv4)"

要求：

• MacOs>；=10.15，因为tensorflow插件不适用于旧版本的MacOs
• Python>；=3.6
• TensorFlow和TensorFlow插件之间的兼容版本：检查compatibility matrix

Colab中的示例

• Run detection on a single image/

预训练重量

要加载COCO上训练的Darknet权重，您必须：

• 从AlexeyAB/darknet获取权重（yolov4.weights）
• 运行convert-darknet-weights PATH_TO/yolov4.weights

TF权重应另存为yolov4.h5。 有关转换脚本的详细信息，请运行convert-darknet-weights --help。在

路线图

• [x] 推论
  • [x] CSPDarknet53主干，Mish激活
  • [x] SPP颈部
  • [x] YOLOv3头
  • [x] 加载深色砝码
  • [x] 图像加载与预处理
  • [x] YOLOv3盒后处理
  • [x] 处理非方形图像
  在
• []培训
  • []YOLOv3丢失的训练回路
  • []CIoU损失
  • []跨小批量标准化
  • []自我对抗训练
  • []马赛克数据扩充
  • []升降块
  在
• []增强功能
  • []自动下载预训练重量（如Keras应用程序）
  在

参考文献

• yolov3-tf2

标签：

• 项目

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