python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 目录 python使用yolov3/yolov3-tiny训练好的权重文件.weights进行行人检测，批量测试自定义文件夹下的图片并输出至指定文件夹 一、写在开头 二、已有的环境条件    1. pycharm–python    2. opencv3.4    3. 用yolov3训练好了自己的权重文件.weights ​ ​三、文件目录结构 ​四

YOLO-Nano 受NanoDet启发的新版YOLO-Nano。 在这个项目中，您可以享受： YOLO-Nano的其他版本 网络 这与PyTorch构建的YOLO-Nano不同： 骨干网：ShuffleNet-v2 颈部：非常轻巧的FPN + PAN 火车 批量大小：32 基础LR：1E-3 最多纪元：120 LRstep：60、90 优化器：SGD 我的YOLO-Nano概述 实验 环境： Python3.6，opencv-python，PyTorch1.1.0，CUD

内容 介绍 现在，我们已经在此仓库中实现了yolov2和yolov3，这是一个名为OneStageDet（OSD）的世代对象检测框架，将来我们考虑在单个框架中实现yolo和ssd。 要求 python 3.6 火炬0.4.0 特征 同时包括Yolov2和Yolov3 很棒的表演 544x544 VOC2007测试（mAP） 前进时间（批量大小= 1） 约洛夫2 77.6％ 11.5毫秒 约洛夫3 79.6％ 23.1毫秒 通过此实现，可以从图像网络上的预训练权重训练模型。 训