腾讯优图:开源YOLO系列代码(含YOLOv3以及各种backbone)
前言
本文给各位CVers介绍一个由腾讯优图实验室开源的One-Stage目标检测项目。链接如下:
https://github.com/TencentYoutuResearch/ObjectDetection-OneStageDet
前不久,刚刚push上YOLO系列代码。来看一下阵容:
基于PyTorch的YOLO系列代码实现,包含Tiny-YOLOv2、YOLOv2、Tiny-YOLOv3、YOLO-v3以及MobileNet、MobileNetv2、ShuffleNet、ShuffleNetv2、SqueezeNext、Xception等backbone。
这阵容有点...还是基于PyTorch的...不说了,star,fork,watch走起!
腾讯优图—YOLO
这里简单介绍项目里的部分亮点
环境
Python 3.6
PyTorch 0.4.0
性能
哇,这mAP!哇,这速度!
支持训练&评估
之前很多同学向我吐槽,网上可以找到基于PyTorch的YOLOv3代码,但只支持inference,不能训练。那你看看腾讯优图这个,不仅教你怎么训练,还手把手教你评估。远程比心!
预训练权重
代码有了,教程有了,再看看预训练权重。
不仅仅有Google Drive,还有良心的百度云链接(国内coding man福利)
PS:googledrieve打错了,大家快去提交issue,还能成为优图开源项目的贡献者(手动狗头.jpg)
如果你想学PyTorch,你还想学目标检测(如YOLO),那么这个开源项目非你莫属!不说了,俺去download撸代码了
开源代码链接:
https://github.com/TencentYoutuResearch/ObjectDetection-OneStageDet/tree/master/yolo
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