目标检测自学记录之tensorflow实现YOLO-v1

本文详述了作者使用TensorFlow实现YOLO-v1目标检测模型的过程,包括理论学习、代码实现、数据准备、训练和测试环节,并记录了在训练中遇到的问题及其解决方案,如权重初始化、学习率调整等。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

前言

本文记录我在学习YOLO-v1过程中参考的相关资料以及部分个人理解。

原理

相关理论知识,网络上有许多参考资料,我主要通过这篇博客来学习。

tensorflow实现

我实现的代码都有详细注释,这里不再解释

相关参考

参考blog:
xiaohu版本代码
hizhangp版本代码
参考github:
hizhangp
如何进行分类模型的预训练:
blog

数据准备

下载weight文件YOLO_small
下载voc_07数据集,网上都可以找到

训练

执行train.py文件即可。可以从0开始训练,也可以从以前模型进行训练。

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