首先借助qqwweee/keras-yolo3中的convert.py和tensorrt例子yolov3_onnx,并重新编写了代码，实现将darknet格式的yolov3的yolov3.cfg和yolov3.weights转换成keras（tensorflow）的h5格式 ...

1.下载转换代码 按照要求安装及配置 安装pytorch0.4 2.编译caffe 3.编译为python可用 4.模型转换 ...

主要思路 将训练好的.pt文件转换为keras的.h5文件，再将.h5文件转换为.tflite文件。 步骤： 1.环境：PyTorch1.0以上（其他版本也可以，主要是适配下面的开源代码） .pt转weights ...

自己的yolov3模型创建全流程 建立建立自己的yolo辨识模型 建立自己的yolo辨識模型-以柑橘辨識為例/ https ...

序：想要真正准确的的自动标注，的确不太现实，都能准确的自动标注了，还训练模型干嘛！ 所以本文所写方法是小量数据集预训练模型后，自动打标最后微调。 （上图是我的文件夹格式，将自己预训练后的模型放到指定位置） 代码包含调用yolo模型。废话不多说！ 参考博客 ...

YOLOV3目标检测 从零开始学习使用keras-yolov3进行图片的目标检测，比较详细地记录了准备以及训练过程，提供一个信号灯的目标检测模型训练实例，并提供相关代码与训练集。 DEMO测试 YOLO提供了模型以及源码，首先使用YOLO训练好的权重文件进行快速测试，首先下载权重文件 ...

背景 本文原先基于百度的AIstudio训练，但是五月份的时候百度停止了对tensorflow框架的支持，所以以下仅作为参考。 百度AiStudio训练yolov3模型 AiStudio分为work和data两个文件夹，work保留永久文件，data每次重启都不会保存 因此将我们需要的代码 ...

下载预训练卷积层权重 修改cfg/yolov3-voc.cfg 训练自 ...