#231 · 主分类： 计算机视觉
darkflow
convolutional-networks
convolutional-neural-networks
darknet
deep-learning
deep-neural-networks
graph
image-processing
machine-learning
mobile-development
object-detection
real-time
tensorflow
将darknet转换为tensorflow。加载训练好的权重，使用tensorflow重新训练/微调，导出常量图定义到移动设备。
项目最后更新：10/23/23
GitHub Stars
6.1K
Forks数量
2.0K
贡献者数量
32
许可证
GPL-3.0
收录理由
Darkflow 能把 Darknet 的网络结构与训练好的权重文件解析出来，重新构建成 TensorFlow 的计算图，然后通过一条 flow 命令完成前向推理、从零训练以及在自有标注数据上的微调。对于已经在 TensorFlow 生态里工作的团队来说，这比手动重写 YOLO 网络要省事得多，可以直接复用预训练权重。它还能把模型导出为常量图，方便部署到移动端做目标检测的原型验证。不过要留意这个项目的技术栈偏旧，主要针对 TensorFlow 1.x 以及 YOLO v1/v2 这两代模型，所以它更适合在遗留系统里使用，或者用来跑通学习流程，而不是作为新生产环境的底层依赖。
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