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二级分类:
YOLOv3目标检测算法的PyTorch实现(压缩包中包含240MB的预训练网络文件)
本资源为YOLOv3目标检测算法的PyTorch实现(出处:https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3),本压缩包中包含了240MB的预训练网络文件,方便难以访问国外服务器的同学下载。
2025/9/12 14:12:34
222.07MB
YOLO
YOLOv3
深度学习
PyTorc
1
快速下载yolov3的weights文件.zip
yolov3的weights文件.zip,免费下载
2025/8/6 14:57:45
395.31MB
YOLOv3的weights文件
1
用VS2015+opencv3.4.2+C++编写Yolov3目标检测算法
由于工程项目太大,所以里面是一个百度网盘分享,大家可以自行下载
2025/8/6 12:52:45
71B
Yolov3
Object
detection
1
YOLOv3训练日志
为了解决一部分童鞋的疑惑,训练时候的各个参数是否正常。
今天又重新训了一次,截取前200次迭代日志。
方便大家参考对照。
2025/3/21 12:31:25
628KB
YOLOv3
训练日志
参数分析
1
labelImg-中文版.rar
二次开发labelImg-中文版热键Ctrl+u从目录加载所有图像Ctrl+r更改默认注释目标目录Ctrl+s保存Ctrl+d复制当前标签和矩形框Space将当前图像标记为已验证w创建一个矩形框d下一张图片a上一张图片del删除所选的矩形框Ctrl++放大Ctrl--缩小↑→↓←键盘箭头移动选定的矩形框工具说明生成Yolov3目录选择目录自动生成Yolov3目录结构data\backupdata\cfgdata\obj标注图片目录生成Yolov3标注选择自动生成的Yolov3自动读取data\obj目录生成data\train.txtdata\voc.datadata\voc.names注:生成标注目录请切换YOLO模式
2025/2/28 15:26:34
36.23MB
Yolov
Yolov3
图片标注
labelImg
1
yolov3的h5文件转darknet的weights
将keras的.h5权重文件转换成darknet的weights,需要有模型结构文件
2025/2/25 1:08:56
24KB
DL
1
YOLOV3的部分代码注释,绝对良心
对YOLOV3的核心代码进行了注释,注释量大约上万行,有兴趣的小伙伴可以拿去研究研究或者继续注释
2025/2/13 16:09:10
3.65MB
YOLO
Coding
1
YOLOv3-caffe
yolov3,caffe模型,包含yolov3.caffemodel以及yolov3.prototxt文件
2025/2/10 20:29:52
219.89MB
YOLOv3
caffe
1
deep_sort_yolov3利用深度学习的多目标跟踪
deep_sort_yolo3进行的多目标跟踪,效果不错,在1080ti上可以做到实时,由于csdn上不能上传大于220MB的文件,如果有不会训练模型的朋友,可以私聊我
2025/1/18 7:06:46
9.98MB
深度学习
多目标跟踪
1
OpenCV4.0+contrib_install(VS2017)
VS2017编译的最新的OpenCV4.0(20180821版本,非3.4.2)+最新版contrib,可以跑yolov3,x64的release和debug
2024/12/31 7:16:32
34.83MB
opencv4.0
opencv
contr
yolov3
1
共 58 条记录
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钉钉无人值守自动打卡脚本 永不迟到的神器 安卓和苹果教程
New!
在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
15KB
钉钉
钉钉打卡
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