yolov4权重文件、ResNet权重文件

博主整理了一份博客,存放了yolov4.conv.137、yolov4.weights以及ResNet的prototxt和预训练模型文件的百度网盘链接,方便读者直接下载使用。链接已附提取码。
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先跟大家说声抱歉哈,因为最近比较忙,没有顾得上博客,看到很多人私信我,想要yolov4的权重文件,还有一些我在博客中用到的其他一些文件。在这里,为了方便大家,我专门整理一份博客用于存放这些文件。这个会根据我的博客不断进行更新。大家也可以私信我需要的文件。

 


 

希望大家多多关注(六学)_六学_多多_希望_大家_关注表情

 

 

 

 

 

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①yolov4.conv.137:

链接:https://pan.baidu.com/s/1JfTkv3LltBBmCQ70fdGhfA 
提取码:xdk3 
 

②yolov4.weights:

链接:https://pan.baidu.com/s/1YXwzNBymt4vF_tJuJu-MDQ 
提取码:atz5 

③ResNet的prototxt文件

链接:https://pan.baidu.com/s/1ywP2RkcqVBZp5a0ulrJE0A 
提取码:7t41 

④ResNet-50-model.caffemodel

链接:https://pan.baidu.com/s/1zr0ylUP33iAoSzCO-adieQ 
提取码:3ohp 
 

 

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YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

为了下载 AlphaPose 使用的 YOLOv3 权重文件,可以通过以下步骤进行操作: 1. **访问官方资源**:AlphaPose 通常依赖于预训练的 YOLOv3 模型权重来进行目标检测。可以通过访问 YOLOv3 的官方仓库或者相关模型存储平台下载预训练的权重文件,如 [YOLOv3 官方 GitHub 仓库](https://github.com/ultralytics/yolov3) [^1]。 2. **下载命令**:通常情况下,YOLOv3 的权重文件可以通过命令行工具直接下载。例如,可以使用以下命令下载 YOLOv3 的预训练权重: ```bash wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights ``` 这将下载 YOLOv3 的官方预训练权重文件 [^1]。 3. **权重文件存放位置**:确保将下载的权重文件存放在 AlphaPose 项目所需的正确目录中。通常需要将权重文件放置在 `pretrained_models` 或 `weights` 文件夹下,以便 AlphaPose 能够正确加载模型权重 [^4]。 4. **验证文件完整性**:在下载完成后,建议检查文件的哈希值以确保文件的完整性。可以通过以下命令验证文件: ```bash sha256sum yolov3.weights ``` 确保输出的哈希值与官方提供的值一致 [^1]。 5. **配置 AlphaPose 使用 YOLOv3 权重**:在运行 AlphaPose 的推理脚本时,确保在配置文件中正确指定 YOLOv3 权重的路径。例如,在 `configs` 文件夹下的配置文件中设置 `--checkpoint` 参数为下载的权重文件路径 [^4]。 ### 示例命令 以下是一个完整的示例命令,用于运行 AlphaPose 并指定 YOLOv3 权重文件: ```bash python scripts/demo_inference.py --cfg configs/halpe_26/resnet/256x192_res50_lr1e-3_1x.yaml --checkpoint pretrained_models/yolov3.weights --indir examples/demo/ --save_img ```
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