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开源

tensorflow 实现 'YOLO: 实时目标检测' (训练和测试)

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工具介绍

tensorflow 实现 'YOLO: 实时目标检测' (训练和测试)

tensorflow-yolo

要求

tensorflow-1.0

下载预训练模型

yolo_tiny: https://drive.google.com/file/d/0B-yiAeTLLamRekxqVE01Yi1RRlk/view?usp=sharing

	mv yolo_tiny.ckpt models/pretrain/

训练

使用 pascal-voc2007 数据进行训练

下载 pascal-Voc2007 数据
  1. 下载训练、验证和测试数据
bash
	wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
	wget http://host.robots.ox.ac.uk/pascal/VOC/voc2007/VOCtest_06-Nov-2007.tar
	```
2. 把所有这些焦油提取到一个名为 `VOCdevkit` 的目录中
tar xvf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar
tar xvf VOCtest_06-Nov-2007.tar
```
  1. 它应该具有这种基本结构
  	$VOCdevkit/                           # development kit
  	$VOCdevkit/VOCcode/                   # VOC utility code
  	$VOCdevkit/VOC2007                    # image sets, annotations, etc.
  	# ... and several other directories ...
  	```
4. 为 PASCAL VOC 数据集创建符号链接
cd $YOLO_ROOT/data
ln -s $VOCdevkit VOCdevkit2007
```

使用符号链接是一个好主意,因为您可能希望在多个项目之间共享同一 PASCAL 数据集安装。

将 Pascal-voc 数据转换为 text_record 文件

bash
python tools/preprocess_pascal_voc.py

训练

bash
python tools/train.py -c conf/train.cfg

训练客户数据

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> 标签

Pythontensorflowtensorflow-yoloyolo

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> 工具信息

发布日期2026年8月1日
最后更新2026年9月17日
分类编程语言
定价开源

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