适用于Windows和Linux的Yolo-v3和Yolo-v2（上）

https://github.com/eric-erki/darknetAB

（用于对象检测的神经网络）-Tensor Cores可以在Linux和Windows上使用

更多详细信息：http : //pjreddie.com/darknet/yolo/

要求（以及如何安装依赖项）
预训练模型
问题说明
Yolo v3在其框架（TensorRT，TensorFlow，PyTorch，OpenVINO，OpenCV-dnn，TVM等）中
数据集

此存储库中的改进
如何使用
如何在Linux上编译

o 使用cmake

o 使用make

如何在Windows上编译

o 使用CMake-GUI

o 使用vcpkg

o 传统方式

如何训练（Pascal VOC数据）
如何使用多GPU进行训练：
如何训练（检测自定义对象）
如何训练tiny-yolo（检测自定义对象）
什么时候应该停止训练
如何在PascalVOC 2007上计算mAP
如何改善物体检测
如何标记对象的有界框并创建注释文件
如何将Yolo用作DLL和SO库

mAP@0.5（AP50）-FPS（GeForce 1080 Ti）https://arxiv.org/abs/1911.11929 https://github.com/WongKinYiu/CrossStagePartialNetworks-更多型号

MS COCO上的Yolo v3：速度/准确度（mAP@0.5）图表
MS COCO上的Yolo v3（Yolo v3与RetinaNet）-图3：https

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