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EfficientNet-YOLO3-PyTorch: 一个高效的网络 - YOLO3-PyTorch的源代码，改进了YOLOv3的主要部分...

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简介：
EfficientNet-YOLO3-PyTorch是一个基于PyTorch框架开发的高效目标检测模型。该项目在经典YOLOv3的基础上结合EfficientNet结构进行了优化和性能提升，适用于各种实时物体识别任务。 YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录： 性能情况 训练数据集权值文件名称 测试数据集输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境： 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet-b2-yolov3的权重可以通过特定渠道获取。其他版本的efficiencynet的权重可以将YoloBody（Config，phi = phi，load_weights = False）中的load_weights参数设置成True来获得。 预测步骤： a. 使用预训练权

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  • EfficientNet-YOLO3-PyTorch: 一个高效的网络 - YOLO3-PyTorch的源代码，改进了YOLOv3的主要部分...
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    EfficientNet-YOLO3-PyTorch是一个基于PyTorch框架开发的高效目标检测模型。该项目在经典YOLOv3的基础上结合EfficientNet结构进行了优化和性能提升，适用于各种实时物体识别任务。 YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录： 性能情况 训练数据集权值文件名称 测试数据集输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境： 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet-b2-yolov3的权重可以通过特定渠道获取。其他版本的efficiencynet的权重可以将YoloBody（Config，phi = phi，load_weights = False）中的load_weights参数设置成True来获得。 预测步骤： a. 使用预训练权
     
  • EfficientNet在Python-PyTorch中的高效实现
    优质
    本项目提供了一个简洁高效的PyTorch版本EfficientNet模型实现，适用于图像分类任务。代码经过优化以减少内存占用和加速训练过程。 EfficientNet的一个PyTorch实现。
     
  • EfficientNet-PyTorch：基于PyTorch的EfficientNet实现
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    EfficientNet-PyTorch是使用PyTorch框架开发的EfficientNet模型的高效实现，适用于图像分类任务。它通过自动模型缩放策略优化了网络结构和参数大小。 使用EfficientNet PyTorch可以通过pip install efficientnet_pytorch命令安装，并通过以下代码加载预训练的模型： ```python from efficientnet_pytorch import EfficientNet model = EfficientNet.from_pretrained(efficientnet-b0) ``` 更新记录如下： - 2020年8月25日：新增了一个`include_top（默认为True）`选项，同时提高了代码质量和修复了相关问题。 - 2020年5月14日：增加了全面的注释和文档支持（感谢@workingcoder贡献）。 - 2020年1月23日：基于对抗训练添加了新的预训练模型类别，名为advprop。
     
  • Yolo3物体检测的源代码
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    该简介对应的是一个基于YOLOv3算法的物体检测项目。该项目提供了完整的YOLOv3模型源代码，支持多种目标识别任务，并且易于用户进行定制和优化以适应不同的应用场景。 基于Keras和TensorFlow的物体检测Python源代码，可以直接使用。
     
  • PyTorch版本的YOLOv3源代码
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    这段简介可以描述为：PyTorch版YOLOv3源代码提供了基于PyTorch框架实现的实时目标检测算法YOLOv3的完整源码，适合深度学习研究者和开发者使用。 YOLOv3-pytorch版源代码提供了一个基于PyTorch框架的实现方案，适用于那些希望在Python环境中使用该模型进行对象检测的研究者与开发者。此版本不仅保持了原作者设计的高效性特点，还对模型进行了优化以适应更多场景的应用需求。
     
  • PyTorch实现YOLO3详解（三）：数据集处理
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    本篇文章详细讲解了如何使用PyTorch框架进行YOLOv3目标检测模型的数据集预处理工作，包括数据增强、批处理等关键步骤。适合对深度学习和计算机视觉感兴趣的读者深入理解模型训练流程。 本章详细讲解了数据处理的问题。首先介绍如何读取COCO数据集，并讨论自定义数据集的处理方法。Yolo3的数据集预处理是一个亮点，因为该模型对输入图片尺寸有特定要求：所有照片必须调整为416像素大小。直接改变图片大小会损失重要信息，影响训练效果。因此，在yolo3中，首先将图像的高度和宽度统一扩大到相同数值，然后进行上采样以达到所需尺寸，并相应地修改标签的坐标位置；接着随机水平翻转图片并调整其大小，最后再将其变化为416像素大小作为网络输入。 代码示例： ```python class ListDataset(Dataset): ``` 这里省略了具体的实现细节。
     
  • ChineseOCR: YOLO3+CRNN（Windows+PyTorch环境搭建与测试）
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    本项目介绍在Windows环境下使用PyTorch搭建YOLO3+CRNN模型进行中文光学字符识别（Chinese OCR）的过程及测试方法。 1.4.1 介绍Git地址：https://github.com/chineseocr/chineseocr。该项目目前支持darknet、keras、tensorflow、pytorch框架，但将来会主要支持darknet。Yolo3最初就是用darknet编写的。基于yolo3和crnn实现了中文自然场景文字的检测与识别功能。我尝试后发现其身份证识别效果很好。YOLO3用于目标检测，CRNN是一个端到端文本识别网络（CNN+GRU/LSTM+CTC）。 1.4.2 环境准备 目前git上的代码必须使用tensorflow=1.8版本，而我在本地用tensorflow=1.15运行时遇到了问题，并报错。
     
  • 最新的Yolo3测试代码
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    这段简介可以描述为：最新的Yolo3测试代码提供了针对YOLOv3模型的最新更新和优化的测试代码，旨在帮助开发者更高效地进行目标检测任务。 Yolov3版本已亲测可用，并附带COCO数据集的预训练模型，支持二次训练以满足个人需求，也可直接移植到项目工程中使用。
     
  • PyTorch-Spiking-YOLOv3: 基于PyTorch的Spiking-YOLOv3实现。根据YOLOv3的两个常见PyTorch版本...
    优质
    PyTorch-Spiking-YOLOv3是一个基于PyTorch框架实现的项目，它将脉冲神经网络原理应用于经典的物体检测模型YOLOv3中，提供了一个新颖的研究方向。该项目兼容两种流行的PyTorch YOLOv3版本，便于研究和应用开发。 PyTorch-Spiking-YOLOv3 是基于 YOLOv3 的 PyTorch 实现的版本，目前支持 Spiking-YOLOv3-Tiny。整个 Spiking-YOLOv3 将会得到全面的支持。为了实现尖峰效果，在 YOLOv3-Tiny 中对某些运算符进行了等效转换，具体如下：maxpool（stride = 2） 转换为 convolutional（stride = 2）， maxpool（stride = 1） 转换为 none, upsample 被替换为 transposed_convolutional，leaky_relu 变更为 relu ，批处理标准化被融合到 fuse_conv_and_bn 中。关于如何进行训练、评估和推理，请参考相关文档或代码说明。
     
  • EfficientNet图像分类：基于PyTorch的高效实现，轻松使用
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    简介：本文介绍了一种基于PyTorch框架的EfficientNet模型高效实现方法，旨在简化图像分类任务的操作流程。 EfficientNet_classification 是一个在 PyTorch 框架下实现的图像分类项目，可以直接使用。该项目包含多个 Python 文件：model、my_dataset、predict 和 train 等文件，并且提供了一个配置文件来支持训练自己的数据集进行图像分类以及对训练后的网络模型进行测试。 EfficientNet 使用了神经架构搜索（NAS）技术，在设计时同时考虑输入分辨率、网络深度和宽度，从而构建出性能更优的网络结构。具体而言，EfficientNet-B0 的整体框架由九个阶段组成：Stage1 是一个包含批归一化(BN) 和 Swish 激活函数的 3x3 卷积层；从 Stage2 到 Stage8 是通过重复堆叠 MBConv 结构实现的；而 Stage9 包括一个具有 BN 和激活函数（Swish） 的普通1x1卷积层、平均池化层以及全连接层。