本篇文章給大家分享的是有關(guān)在tensorflow 2.2中如何使用yolov3進行實時對象檢測，小編覺得挺實用的，因此分享給大家學習，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲，話不多說，跟著小編一起來看看吧。

為鹿邑等地區(qū)用戶提供了全套網(wǎng)頁設計制作服務，及鹿邑網(wǎng)站建設行業(yè)解決方案。主營業(yè)務為網(wǎng)站設計、成都網(wǎng)站制作、鹿邑網(wǎng)站設計，以傳統(tǒng)方式定制建設網(wǎng)站，并提供域名空間備案等一條龍服務，秉承以專業(yè)、用心的態(tài)度為用戶提供真誠的服務。我們深信只要達到每一位用戶的要求，就會得到認可，從而選擇與我們長期合作。這樣，我們也可以走得更遠！

在tensorflow 2.2中實現(xiàn)yolov3對象檢測器的實現(xiàn)

yolov3-keras-tf2

https://github.com/emadboctorx/yolov3-keras-tf2

* 特征

* tensorflow-2.X--keras功能API

* cpu-gpu支持

*隨機權(quán)重和DarkNet權(quán)重支持

* csv-xml注釋解析器。

*錨發(fā)生器。

*所有階段的`matplotlib`可視化。

*`tf.data`輸入管道。

*`pandas`和`numpy`數(shù)據(jù)處理。

*`imgaug`擴充管道

*`logging`的覆蓋范圍。

*全合一定制教練。

*停止并恢復培訓支持。

*完全矢量化的mAP評估。

*`labelpix`支持。

*照片和視頻檢測

以上就是在tensorflow 2.2中如何使用yolov3進行實時對象檢測，小編相信有部分知識點可能是我們?nèi)粘９ぷ鲿姷交蛴玫降?。希望你能通過這篇文章學到更多知識。更多詳情敬請關(guān)注創(chuàng)新互聯(lián)行業(yè)資訊頻道。