在tensorflow 2.2中如何使用yolov3进行实时对象检测

本篇文章给大家分享的是有关在tensorflow 2.2中如何使用yolov3进行实时对象检测，小编觉得挺实用的，因此分享给大家学习，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获，话不多说，跟着小编一起来看看吧。

在tensorflow 2.2中实现yolov3对象检测器的实现

yolov3-keras-tf2

https://github.com/emadboctorx/yolov3-keras-tf2

* 特征

* tensorflow-2.X--keras功能API

* cpu-gpu支持

*随机权重和DarkNet权重支持

* csv-xml注释解析器。

*锚发生器。

*所有阶段的`matplotlib`可视化。

*`tf.data`输入管道。

*`pandas`和`numpy`数据处理。

*`imgaug`扩充管道

*`logging`的覆盖范围。

*全合一定制教练。

*停止并恢复培训支持。

*完全矢量化的mAP评估。

*`labelpix`支持。

*照片和视频检测

以上就是在tensorflow 2.2中如何使用yolov3进行实时对象检测，小编相信有部分知识点可能是我们日常工作会见到或用到的。希望你能通过这篇文章学到更多知识。更多详情敬请关注行业资讯频道。