lilith.lu 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
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bin 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
doc 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
model_configs 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
tool 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
cfg.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
cmd.txt 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
compute_test_set_aps.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
darknettoonnx.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
dataset.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
demo.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
demo_darknet2onnx.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
demo_pytorch2onnx.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
demo_tensorflow.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
demo_trt.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
eval_normal_breast.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
evaluate_on_coco.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
models.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
plot_test_set_bboxes.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
readme.txt 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses
train.py 994aa0c2cd 来自svn 6986 hai 8 meses

readme.txt

1. 该版本YOLO默认Cuda11,如需训练能支持其他版本Cuda的YOLO模型,需要重新编译,编译方法参考“”YOLO编译方法.pdf“”
2. cmd.txt中存放可能用到的命令行
3. bin目录下存放编出来的exe
4. 自己训练模型的配置参数,存放在model_configs目录下