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coco.names列表。

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简介:
通过运用 Python 的 OpenCV 库,完成了 Yolo v3 的搭建与实现。本教程将详细阐述每一步骤,并深入剖析每一行代码的含义,力求呈现完整的 Jupyter Notebook 运行效果。此外,还将对比 matplotlib 与 OpenCV 在图像处理方面的差异,以帮助读者更好地理解两者之间的联系。相关资源链接位于:https://blog..net/qq_39567427/article/details/105451962。 在进行此项目时,您需要下载相应的支持文件以确保顺利运行。

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  • yolov3的coco.names、yolov3.cfg和yolov3.weights文件
    优质
    本资源包含YOLOv3模型所需的三个关键文件:coco.names定义了80类目标检测类别,yolov3.cfg配置了网络结构,而yolov3.weights则包含了预训练的权重参数。 yolov3.weights是一个训练好的权重文件;yolov3.cfg是神经网络的结构文件;coco.names则是算法的类别文件。
  • 与Yolov3相关的资源:yolov3.weights、yolov3.cfg、coco.names
    优质
    本资源集合提供YOLOv3模型的核心文件,包括预训练权重(yolov3.weights)、配置文件(yolov3.cfg)以及类别名称列表(coco.names),支持快速部署和使用。 打包了yolov3的相关资源配置文件:yolov3.cfg、模型文件:yolov3.weights以及模型类别描述:coco.names。
  • Yolov4 Python图像识别:使用yolov4.weights、yolov4.cfg和coco.names
    优质
    本项目采用YOLOv4框架进行Python图像识别,通过加载yolov4.weights模型参数、yolov4.cfg配置文件及coco.names标签集实现高效目标检测。 Yolov4 Python图像识别:在Windows系统上运行yolov4.weights、yolov4.cfg以及coco.names文件成功后,可以检测以下对象: person bicycle car motorbike aeroplane bus train truck boat traffic light fire hydrant stop sign parking meter bench 动物:bird, cat, dog, horse, sheep, cow, elephant, bear, zebra, giraffe 物品:backpack, umbrella, handbag, tie, suitcase, frisbee, skis,snowboard, sports ball,kite, baseball bat,baseball glove, skateboard,surfboard, tennis racket,bottle, 饮料和餐具: wine glass cup fork knife spoon bowl 食品:banana, apple, sandwich, orange, broccoli, carrot, hot dog, pizza, donut, cake
  • ueditor
    优质
    UEditor列表功能介绍:UEditor是一款由百度FEX团队开发的专业所见即所得富文本web编辑器,具备强大的HTML编辑功能。列表是其众多实用功能之一,方便用户创建和管理有序或无序列表,支持多级嵌套,帮助提升内容组织效率与可读性。 ueditor-list里面都是ueditor的图片,现在官网无法访问,只能使用这个。
  • 横滚式
    优质
    横滚式表格列表是一种数据展示方式,通过横向滚动条浏览长表头或大量内容的数据表格,使页面布局更加简洁。 简单的分列式表格列表组件通过组合关联table和UICollection来实现,可以给大家提供一些基本的启示。
  • TV.rar
    优质
    TV列表.rar 文件包含了一系列电视节目的列表或信息概要,适用于电视节目爱好者、研究人员或是电视剧集收藏家使用。文件内详细记录了各类电视节目的名称、播出时间及其它相关信息。 一个简单的栏目页面,在首页可以看到栏目的列表。点击某个栏目后会进入该栏目的详情页,在详情页里可以查看到所有往期的视频,并且可以直接点击播放这些视频。
  • CSS样式下奇数与偶数示例
    优质
    本示例展示了如何使用CSS为表格中的奇数列和偶数列设置不同的样式效果,增强网页内容的可读性和美观度。 表格列表的CSS样式包括偶数列、奇数列、鼠标悬停效果以及标题列等内容。接下来的示例将为大家展示这些样式的应用,有兴趣的朋友不要错过。