Вы найдете различные методы конвертации собранных здесь моделей YOLO. В статье объясняется, как преобразовать ваши модели Darknet или, скорее, YOLO в другие форматы фреймворков, такие как TensorFlow или TensorFlowLite (с квантованием и без него). Я буду использовать Google Collaboratory, чтобы продемонстрировать процесс. Примечание. В разных методах используются разные версии TensorFlow, перезапускайте среду выполнения каждый раз! Из даркнета к TensorFlow Формат..

Ученый искусственного интеллекта: новая модель DC-SPP-YOLO обеспечивает более точное обнаружение объектов в реальном времени Новая модель повышает точность обнаружения объектов YOLOv2 Это резюме исследования - лишь одно из многих, которые еженедельно распространяются в информационном бюллетене для ученых в области ИИ. Чтобы начать получать еженедельную рассылку , зарегистрируйтесь здесь . Выпуск You Only Look Once (YOLO) в 2016 году значительно повысил скорость и точность..

В этой документации вы узнаете, как обучить обнаружение объектов с помощью даркнета YOLO и внедрить их в Студию Gravio . Одной из многих функций Gravio Studio и Hubkit является возможность улучшить ваши устройства IoT с помощью функций искусственного интеллекта, таких как распознавание объектов. Это поможет вам обучить вашу собственную модель обнаружения объектов и внедрить ее в Gravio , чтобы вы могли в дальнейшем использовать ее для личного использования позже. Надеюсь, это поможет..