如果我想把這個(gè)算法部署到flask上，有什么推薦的教程嗎？
安全帽佩戴檢測(cè)賽：基于YOLOv3一、YOLO v3簡(jiǎn)介 YOLO v3可以說(shuō)是當(dāng)前目標(biāo)檢測(cè)算法的集大成者，速度和精度都達(dá)到了不錯(cuò)的水準(zhǔn)。不了解的同學(xué)可以看一下吳恩達(dá)的深度學(xué)習(xí)中有關(guān)YOLO的講解，然后在讀一...
@坐下等雨 好的，感謝
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請(qǐng)問(wèn)，如果我后續(xù)想進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率，除了增加新的數(shù)據(jù)集或者增加訓(xùn)練代數(shù)外，還有其它的方法嗎？
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一、YOLO v3簡(jiǎn)介 YOLO v3可以說(shuō)是當(dāng)前目標(biāo)檢測(cè)算法的集大成者，速度和精度都達(dá)到了不錯(cuò)的水準(zhǔn)。不了解的同學(xué)可以看一下吳恩達(dá)的深度學(xué)習(xí)中有關(guān)YOLO的講解，然后在讀一...
一、YOLO v3簡(jiǎn)介 YOLO v3可以說(shuō)是當(dāng)前目標(biāo)檢測(cè)算法的集大成者，速度和精度都達(dá)到了不錯(cuò)的水準(zhǔn)。不了解的同學(xué)可以看一下吳恩達(dá)的深度學(xué)習(xí)中有關(guān)YOLO的講解，然后在讀一...
@坐下等雨 好的，非常感謝
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@坐下等雨 emmmm，如果hat.names里面是
no_hat
hat的話
voc_label應(yīng)該是classes = ['no_hat', 'hat']才對(duì)是嗎？
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@坐下等雨
no_hat
hat
現(xiàn)在大概訓(xùn)練了45輪了，大部分可以框出來(lái)了，但感覺，僅僅只有腦袋的hat的概率比較大，而佩戴了安全帽的反而no_hat的概率要大些，是訓(xùn)練的代數(shù)不夠，還是其他地方可能搞反了呢
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emmm，感覺測(cè)試的代碼有點(diǎn)問(wèn)題python detect.py --weights weights/best.pt --data data/hat.data
detect.py好像沒有data這個(gè)參數(shù)，我改成了下面這句python detect.py --weights weights/best.pt --names data/hat.names，運(yùn)行成功了，求解答
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