yolo 学习系列(八):参考资源
yolo 学习系列(八):参考资源
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xiao__run
sum_nap
1 入门准备
1.1 目标检测算法
R-CNN、fast-RCNN、faster-RCNN到yolo、SSD简要
1.2 NVIDIA
初学JetsonTX2之部署YOLO
NVIDIA Jetson TX1 系列开发教程之十四:YOLO安装与优化加速
2 Win10下yolo的安装和训练
2.1 yolo的安装
本文采用的环境:
Win10 + VS2015 + CUDA8.0 + CUDNN8.0 +OpenCV3.2 + Python3.7
安装配置过程重点参考
win10下YOLOv3下载与编译
其他参考
YOLOv2在Windows下的配置方法
2.2 yolo训练自己的数据集
windows10一站式YOLOv2训练自己的数据集
2.3 yolo参数调整
参考博主sum_nap的yolov3-tiny调参系列
2.4 yolo-lite
YOLO-LITE在Windows下的配置
2.5 效果评估
mAP计算与PR曲线的绘制
3 YOLO在android上的配置
yolo v2 android ok(源码)
深度学习实战(1)–手机上跑目标检测网络(YOLO,从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通)
Darknet yolo 在 android studio上的移植和实现
Darknet yolo 在 android studio上的移植和实现(续 YoloV3版本)
以resnet作为前置网络的ssd目标提取检测
4 Mobilenet-ssd
深度学习实现目标实时检测Mobilenet-ssd caffe实现
Caffe-SSD-MobileNet训练
网络结构进化
4.1 其他需知
(1)修改 demo.py 中的 CLASSES
5 Keras 相关
Keras中文手册
keras入门 — Data augmentation(数据扩充)
github源码
卷积可视化
深度学习算法效果提升-网络结构
https://blog.csdn.net/diligent_321/article/details/83689058#3__164
./darknet detector valid ./cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg results/yolov2-tiny-voc_10000.weights -out ""
python reval_voc.py --voc_dir /home/chris/darknet/scripts/VOCdevkit --year 2007 --image_set test --classes /home/chris/darknet/data/voc.names testSeacucumber
6 神经加速棒
1 树莓派配置
树莓派(Raspberry Pi 3) - Raspbian中文输入法安装及中文环境配置
2 神经加速棒配置
毫秒级检测!你见过带GPU的树莓派吗?
ARM+Movidius VPU 目标识别调试笔记(一)
如何将针对英特尔硬件平台优化编译的TensorFlow和Caffe部署到Movidius NCS SDK中
intel movidius踩坑血泪史–需要的童鞋拿去不谢
Movidus 神经计算棒 树莓派平台 ncsdk2.0 完全配置 及 一些问题
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