【文件属性】：
文件名称：YOLOv1-TF2:使用TensorFlow2实现YOLOv1
文件大小：25KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-03-30 07:00:15
yolo object-detection tensorflow2 Python
带有Tensorflow 2的YOLOv1
为了易于实现，我没有实现与纸张完全相同的实现。 下面介绍的内容与本文的实现方式有所不同。
骨干网。 （我使用Xception代替了本文中提到的网络。）
学习率表（我使用了tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay ）
超级参数
数据扩充
等等 。 。 。
预览
即将更新。 。 。
使用Docker构建环境
构建Docker映像
$ docker build -t ${NAME} : ${TAG} .
创建一个容器
$ docker run -d -it --gpus all --shm-size= ${PROPER_VALUE} ${NAME} : ${TAG} /bin/bash
Pascal VOC数据集（）
带有Pascal VOC数据集
图片数量
火车
验证
测试
帕斯卡VOC
【文件预览】：
YOLOv1-TF2-master
----.gitignore(6KB)
----Dockerfile(397B)
----datasets()
--------voc_tfds()
----voc_scripts()
--------eval_voc.py(2KB)
--------_add_project_path.py(168B)
--------train_voc.py(12KB)
----LICENSE(1KB)
----libs()
--------iou.py(2KB)
--------models.py(1KB)
--------utils.py(6KB)
--------loggers()
--------losses.py(6KB)
----README.md(3KB)
----configs()
--------consts.py(657B)
--------__init__.py(459B)
--------configs.py(1KB)