YOLOv3+Faster R-CNN+SSD训练和测试自己的数据 - 代码天地

YOLOv3+Faster R-CNN+SSD训练和测试自己的数据

其他 2018-07-17 21:07:41 阅读次数: 0

首先制作自己的数据集—VOC2007数据集制作，接下来就可以开始搞事情了....

一：YOLOv3相关

官网：YOLO: Real-Time Object Detection

进化之路：YOLO v1,YOLO v2,YOLO9000算法总结与源码解析

系统学习深度学习（三十二）--YOLO v1,v2,v3

原理部分：目标检测网络之 YOLOv3

YOLOv3 资源合集

yolo3源码分析

YOLOv3批量测试图片并保存在自定义文件夹下

训练自己的数据：YOLOv3: 训练自己的数据

二：Faster R-CNN相关

Python源码：点击打开链接

训练自己的数据：Faster-RCNN+ZF用自己的数据集训练模型(Python版本)

Faster-RCNN训练自己数据集遇到的问题集锦

Faster-Rcnn训练出现的问题

三：SSD相关

原理部分：论文阅读：SSD: Single Shot MultiBox Detector

SSD(Single Shot MultiBox Detector)不得不说的那些事

训练自己的数据：Caffe上用SSD训练和测试自己的数据

ssd训练自己的数据（物体检测），并测试模型

SSD配置、训练、测试以及应用到自己的数据集

SSD安装及训练自己的数据集

深度学习之caffe入门一一配置SSD中遇到的问题

总之，遇到任何问题问度娘就对了.....

最后，来一个大神的实验总结 R-FCN、SSD、YOLO2、faster-rcnn和labelImg实验笔记

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转载自blog.csdn.net/maweifei/article/details/81066620

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一文读懂目标检测AI算法：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2

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