tensorflow-yolov3

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这个仓库不是给你一个直接运行的黑盒，而是把YOLOv3的训练过程拆成一段段清晰可读的脚本，带你一步步走通。从下载并转换COCO预训练权重为TensorFlow检查点，到冻结计算图用于推理，再到跑图片和视频的示例，最后用你自己的数据集做微调——README里都用直白的Python代码和注释交代得明明白白。微调只需要一个存放边界框和类别编号的文本文件，再加一个类别名称列表，上手很轻。VOC数据集的训练流程也写得完整，包括数据集文件夹怎么摆、哪些配置文件要改，照着做基本不用猜。如果你熟悉TensorFlow 1.x，想找一份能真正读懂的参考实现，而不是套一个笨重的框架，这个项目会是你研究YOLOv3论文时的好搭档。唯一的提醒是它基于较旧的TensorFlow版本，作者在文档里也提到了他另写的TF2.0版本，需要新特性的话可以顺着指引去那边看。