darknet 的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦李金洪寫的 極詳細+超深入:最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作 和董洪義的 深度學習之PyTorch物體檢測實戰都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Guide To Darknet Installation On Windows 10 – CPU Version也說明:Installing Darknet on the Windows system. And if this is not enough you will not find any proper YouTube videos or website which will tell you ...
這兩本書分別來自深智數位 和機械工業所出版 。
國立高雄科技大學 資訊工程系 陳洳瑾所指導 蔡政達的 整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識 (2021),提出darknet 關鍵因素是什麼,來自於邊緣運算、人工智慧、物件偵測、光學字元辨識、工業人工智慧。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 電機工程系 蘇順豐、郭重顯所指導 Shimaa Amin Ali Ahmed Bergies的 Vision Based Dirt Detection with Deep Learning for Floor Cleaning Robots (2021),提出因為有 的重點而找出了 darknet 的解答。
最後網站The "Darknet": The new street for street drugs - PubMed則補充:The "Darknet" has changed the paradigm of illegal drug importation and distribution by providing a difficult-to-trace transaction, and delivery via ...
極詳細+超深入:最新版TensorFlow 1.x/2.x完整工程實作
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為了解決darknet 的問題,作者李金洪 這樣論述:
TensorFlow 是目前使用最廣泛的機器學習架構,滿足了廣大使用者的需求。如今TensorFlow 已經更新到2.x 版本,具有更強的便利性。 本書透過大量的實例說明在TensorFlow 架構上實現人工智慧的技術,相容TensorFlow 1.x 與TensorFlow 2.x 版本,覆蓋多種開發場景。 ◎ 詳盡闡述tensorflow 1.x/2.x完整內容 ◎ 75個實作專案,包含最接近工業 / 商業用的典範 ◎ 由淺入深的完整解說,徹底體會TensorFlow之美 史上強大的AI框架Tensorflow 2.X版終於出來了。 在綜合PyTorch
的動態圖架構和併入高階API Keras之後,Tensorflow又重回AI框架最炙手可熱的明星之一。 本書是針對已經有Tensorflow基礎的讀者,幫助讀者具備基礎的深度學習知識之後,更強化自身的功力。不再拘泥於簡單的CNN、MNIST、RNN等太基礎的內容。 全書重點包括: ► 75個工業及商用專案的完整實作 ►在Windows/Linux下安裝Anaconda及GPU、CUDNN的完整介紹 ►大量Transfer Learning的預載入模型說明 ►Tensorflow的專屬資料集格式 ►TF-Hub retrain或是fine-tune完整的預載入模型
►利用tf.estimator及tf.keras訓練模型的完整過程 ►用Tensorflow做離散及連續資料的特徵工程 ►不再只是單純的CNN,用膠囊網路做更準確的圖形辨識 ►不只RNN,還有GRU及Attention機制、SRU、QRNN及Transformer機制 ►自己動手做YOLOV3 Darknet ►最完整的Normalization說明,包括Batch Norm、Switchable Norm ►GAN大全,包括DeblurGAN及AttGAN ►CS612照片加工的AI基礎 ►製作Tensorflow的模型完整說明 ►在樹莓派、iPho
ne、Android上佈署Tensorflow的模型 本書特色 1. 相容TensorFlow 1.x 與2.x 版本,提供了大量的程式設計經驗 兼顧TensorFlow 1.x 與2.x 兩個版本,列出了如何將TensorFlow 1.x 程式升級為TensorFlow 2.x 可用的程式。 2. 覆蓋TensorFlow 的大量介面 由於TensorFlow 的程式反覆運算速度太快,有些介面的搭配文件並不是很全。作者花了大量的時間與精力,對一些實用介面的使用方法進行摸索與整理,並將這些方法寫到書中。 3. 提供高度可重用程式,公開了大量的商用程式片段 本書實
例中的程式大多都來自程式醫生工作室的商業專案,這些程式的便利性、穩定性、再使用性都很強。讀者可以將這些程式分析出來直接用在自己的專案中,加快開發進度。 4. 書中的實戰案例可應用於真實場景 書中大部分實例都是目前應用非常廣泛的通用工作,包含圖片分類、目標識別、像素分割、文字分類、語音合成等多個方向。讀者可以在書中介紹的模型的基礎上,利用自己的業務資料集快速實現AI 功能。 5. 從專案角度出發,覆蓋專案開發全場景 本書以專案實作為目標,全面覆蓋開發實際AI 專案中所有關的知識,並全部配有實例,包含開發資料集、訓練模型、特徵工程、開發模型、保護模型檔案、模型防禦、服務端和終端
的模型部署。其中,特徵工程部分全面說明了TensorFlow 中的特徵列介面。該介面可以使資料在特徵處理階段就以圖的方式進行加工,進一步確保在訓練場景下和使用場景下模型的輸入統一。 6. 提供大量前端論文連結位址,便於讀者進一步深入學習 本書使用的AI 模型,大多來自前端的技術論文,並在原有論文基礎上做了一些結構改進。這些實例具有很高的科學研究價值。讀者可以根據書中提供的論文連結位址,進一步深入學習更多的前端知識,再配合本書的實例進行充分了解,達到融會貫通。本書也可以幫助AI 研究者進行學術研究。 7. 注重方法與經驗的傳授 本書在說明知識時,更注重傳授方法與經驗。全書共有
幾十個「提示」標籤,其中的內容都是功力很高的成功經驗分享與易錯事項歸納,有關於經驗技巧的,也有關於風險避開的,可以幫助讀者在學習的路途上披荊斬棘,快速進步。
darknet 進入發燒排行的影片
整合式邊緣AI運算平台之封裝基板ID辨識
為了解決darknet 的問題,作者蔡政達 這樣論述:
摘要 IASBTRACT II致謝 IV目錄 V表目錄 VIII圖目錄 IX一、 緒論 11.2 研究動機 11.2 研究目標 2二、 文獻探討 32.1 工業人工智慧 32.1 EDGE AI 42.3 人工智慧、機器學習、深度學習 52.3.1 深度學習如何運作 62.4 電腦視覺與深度學習 82.4.1 卷積神經網路CNN的特性 92.5 物件偵測 102.5.1 OBJECT DETECTION模型的架構 102.5.2 YOLOV4 模型的架構 11三、 系統硬體架構及軟體開發環境建置 123.1系統硬體架構 123.1.1 樹莓派
4(RASPBERRY PI 4) 123.1.2 電子顯微鏡 143.1.3 HDMI TO CSI-2 MODULE 153.1.4 安裝電子顯微鏡於樹莓派並進行測試 153.1.4.1 安裝HDMI to CSI-2 Module於樹莓派 153.1.4.2 啟動樹莓派的相機模組 173.1.4.3 使用樹莓派終端機測試取的電子顯微鏡影像 183.2軟體開發環境&系統流程圖 193.2.1 PYTHON 程式語言 193.2.2 OPENCV 193.2.3 安裝RASPBERRY PI OS 至MICRO-SD卡 203.2.3.1下載及安裝專屬工具:Raspbe
rry Pi Imager 203.2.4 在樹莓派安裝OPENCV 233.2.4 在PC端建置PYTHON虛擬環境並安裝相關套件 253.2.5 建立標記工具及使用 253.2.5.1 安裝標記工具 263.2.5.2 使用標記工具 263.2.5.3 VOC格式轉換成Yolo格式 273.2.6 WIN10 SERVER(GPU) & DARKNET YOLOV4環境建置 283.2.6.1 前置準備安裝相關軟體及模組 293.2.6.2在Windows編譯Darknet 443.2.7 專案開發軟體系統流程 563.2.7.1 軟體系統流程圖_物件偵測+文字辨識(
1類別) 563.2.7.2 軟體系統流程圖_物件偵測+文字辨識(36類別) 583.2.7.3教練模型與專用模型運作循環 59四、 實驗操作及結果 604.1 整合實驗平台說明 604.2 訓練資料收集 614.3 訓練資料清洗(轉換) 634.4 訓練資料標註 644.4.1 以人工方式標記訓練資料 644.4.2 以自動標註程式標記訓練資料 654.4.3 使用VOC轉換成YOLO格式之程式 664.4.4 DATE AUGMENTATION 664.4.5 訓練圖片及標註資料彙整 674.5 建立訓練組態資料結構 684.5.1組態資料結構說明 684.
5.2 自動化生成組態資料結構程式使用說明 704.6 訓練模型 724.6.1 DARKNET訓練模型語法說明 724.6.2 TINY模型網路架構選用說明 734.6.3訓練模型評估指標說明 754.6.4 訓練模型結果說明 784.7 部署測試(推論) 824.7.1 將模型權重打包封裝成推論用程式 824.7.2 將推論程式部署到邊緣運算平台 844.7.3 推論驗證及辨識結果 85五、 研究結論與建議 985.1 結論 985.2 未來工作 99六、 參考文獻 100
深度學習之PyTorch物體檢測實戰
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為了解決darknet 的問題,作者董洪義 這樣論述:
《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》從概念、發展、經典實現方法等幾個方面系統地介紹了物體檢測的相關知識,重點介紹了FasterRCNN、SDD和YOLO這三個經典的檢測器,並利用PyTorch框架從代碼角度進行了細緻講解。另外,《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》進一步介紹了物體檢測的輕量化網路、細節處理、難點問題及未來的發展趨勢,從實戰角度給出了多種優秀的解決方法,便於讀者更深入地掌握物體檢測技術,從而做到在實際專案中靈活應用。 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》共10章,涵蓋的主要內容有物體檢測與PyTorch框架基礎概念與背景知識;PyTorch基礎知識;基礎卷積網路Ba
ckbone;兩階經典檢測器FasterRCNN;單階多層檢測器SSD;單階經典檢測器YOLO;模型加速之輕量化網路;物體檢測細節處理;物體檢測難點問題;物體檢測的未來發展。 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》內容豐富,講解通俗易懂,案例典型,實用性強,特別適合PyTorch框架愛好者和物體檢測相關從業人員閱讀,也適合深度學習和電腦視覺領域的研究人員閱讀。另外,《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》還適合作為深度學習培訓機構的教材使用。 董洪義本科、碩士均畢業於北京航空航太大學。深度學習與PyTorch資深愛好者。現任百度自動駕駛高級演算法工程師。曾擔任Pha
ntomTiger演算法負責人、地平線智慧駕駛部門演算法實習生、北航國際拓展團團長。曾經被評為北京航空航太大學年度人物。曾經獲得了Kaggle競賽銀牌。本科期間成績年級第一,曾前往日本、英國、比利時、荷蘭等國的知名學校訪問交流。研究方向為自動駕駛感知、智慧型機器人與電腦視覺。有3年以上的深度學習研發經驗。 第1篇 物體檢測基礎知識 第1章 淺談物體檢測與PyTorch 2 1.1 深度學習與電腦視覺 2 1.1.1 發展歷史 2 1.1.2 電腦視覺 7 1.2 物體檢測技術 9 1.2.1 發展歷程 10 1.2.2 技術應用領域 11 1.2.3 評價
指標 12 1.3 PyTorch簡介 17 1.3.1 誕生與特點 17 1.3.2 各大深度學習框架對比 17 1.3.3 為什麼選擇PyTorch 19 1.3.4 安裝方法 20 1.4 基礎知識準備 22 1.4.1 Linux基礎 22 1.4.2 Python基礎 24 1.4.3 高效開發工具 29 1.5 總結 36 第2章 PyTorch基礎 37 2.1 基本資料:Tensor 37 2.1.1 Tensor資料類型 37 2.1.2 Tensor的創建與維度查看 39 2.1.3 Tensor的組合與分塊 41 2.1.4 Tensor
的索引與變形 42 2.1.5 Tensor的排序與取極值 46 2.1.6 Tensor的自動廣播機制與向量化 46 2.1.7 Tensor的記憶體共用 47 2.2 Autograd與計算圖 48 2.2.1 Tensor的自動求導:Autograd 49 2.2.2 計算圖 50 2.2.3 Autograd注意事項 51 2.3 神經網路工具箱torch.nn 52 2.3.1 nn.Module類 52 2.3.2 損失函數 55 2.3.3 優化器nn.optim 56 2.4 模型處理 59 2.4.1 網路模型庫:torchvision.models
59 2.4.2 載入預訓練模型 60 2.4.3 模型保存 61 2.5 資料處理 61 2.5.1 主流公開資料集 61 2.5.2 數據載入 63 2.5.3 GPU加速 65 2.5.4 數據視覺化 66 2.6 總結 68 第3章 網路骨架:Backbone 69 3.1 神經網路基本組成 69 3.1.1 卷積層 70 3.1.2 啟動函數層 72 3.1.3 池化層 75 3.1.4 Dropout層 76 3.1.5 BN層 77 3.1.6 全連接層 79 3.1.7 深入理解感受野 81 3.1.8 詳解空洞卷積(Dilated Co
nvolution) 82 3.2 走向深度:VGGNet 83 3.3 縱橫交錯:Inception 87 3.4 里程碑:ResNet 93 3.5 繼往開來:DenseNet 95 3.6 特徵金字塔:FPN 99 3.7 為檢測而生:DetNet 106 3.8 總結 110 第2篇 物體檢測經典框架 第4章 兩階經典檢測器:Faster RCNN 112 4.1 RCNN系列發展歷程 112 4.1.1 開山之作:RCNN 112 4.1.2 端到端:Fast RCNN 113 4.1.3 走向即時:Faster RCNN 114 4.2 準備工作 11
4 4.3 Faster RCNN總覽 115 4.4 詳解RPN 117 4.4.1 理解Anchor 117 4.4.2 RPN的真值與預測量 119 4.4.3 RPN卷積網路 120 4.4.4 RPN真值的求取 122 4.4.5 損失函數設計 124 4.4.6 NMS與生成Proposal 125 4.4.7 篩選Proposal得到RoI 126 4.5 RoI Pooling層 127 4.6 全連接RCNN模組 130 4.6.1 RCNN全連接網路 130 4.6.2 損失函數設計 131 4.7 Faster RCNN的改進演算法 131 4
.7.1 審視Faster RCNN 132 4.7.2 特徵融合:HyperNet 133 4.7.3 實例分割:Mask RCNN 134 4.7.4 全卷積網路:R-FCN 137 4.7.5 級聯網路:Cascade RCNN 139 4.8 總結 141 第5章 單階多層檢測器:SSD 142 5.1 SSD總覽 142 5.1.1 SSD的演算法流程 142 5.1.2 代碼準備工作 143 5.2 數據預處理 144 5.2.1 載入PASCAL資料集 144 5.2.2 資料增強 144 5.3 網路架構 148 5.3.1 基礎VGG結構 14
8 5.3.2 深度卷積層 149 5.3.3 PriorBox與邊框特徵提取網路 150 5.3.4 總體網路計算過程 153 5.4 匹配與損失求解 154 5.4.1 預選框與真實框的匹配 154 5.4.2 定位損失的計算 155 5.4.3 難樣本挖掘 156 5.4.4 類別損失計算 156 5.5 SSD的改進演算法 157 5.5.1 審視SSD 157 5.5.2 特徵融合:DSSD 158 5.5.3 彩虹網路:RSSD 160 5.5.4 基於SSD的兩階:RefineDet 162 5.5.5 多感受野融合:RFBNet 165 5.6 總
結 166 第6章 單階經典檢測器:YOLO 167 6.1 無錨框預測:YOLO v1 167 6.1.1 網路結構 167 6.1.2 特徵圖的意義 168 6.1.3 損失計算 169 6.2 依賴錨框:YOLO v2 171 6.2.1 網路結構的改善 171 6.2.2 先驗框的設計 173 6.2.3 正、負樣本與損失函數 175 6.2.4 正、負樣本選取代碼示例 176 6.2.5 工程技巧 179 6.3 多尺度與特徵融合:YOLO v3 180 6.3.1 新網路結構DarkNet-53 180 6.3.2 多尺度預測 181 6.3.3 S
oftmax改為Logistic 182 6.4 總結 183 第3篇 物體檢測的難點與發展 第7章 模型加速之輕量化網路 186 7.1 壓縮再擴展:SqueezeNet 188 7.1.1 SqueezeNet網路結構 188 7.1.2 SqueezeNet總結 190 7.2 深度可分離:MobileNet 191 7.2.1 標準卷積 191 7.2.2 深度可分離卷積 192 7.2.3 MobileNet v1結構 193 7.2.4 MobileNet v1總結 198 7.2.5 MobileNet v2 198 7.3 通道混洗:ShuffleN
et 200 7.3.1 通道混洗 201 7.3.2 網路結構 202 7.3.3 ShuffleNet v2 205 7.4 總結 207 第8章 物體檢測細節處理 209 8.1 非極大值抑制:NMS 209 8.1.1 NMS基本過程 210 8.1.2 抑制得分:Soft NMS 212 8.1.3 加權平均:Softer NMS 213 8.1.4 定位置信度:IoU-Net 215 8.2 樣本不均衡問題 217 8.2.1 不均衡問題分析 217 8.2.2 線上難樣本挖掘:OHEM 219 8.2.3 專注難樣本:Focal Loss 221 8
.3 模型過擬合 224 8.3.1 資料增強 226 8.3.2 L1與L2正則化 227 8.4 總結 229 第9章 物體檢測難點 230 9.1 多尺度檢測 230 9.1.1 多尺度問題 230 9.1.2 降低下取樣速率與空洞卷積 232 9.1.3 Anchor設計 233 9.1.4 多尺度訓練 235 9.1.5 特徵融合 235 9.1.6 尺度歸一化:SNIP 236 9.1.7 三叉戟:TridentNet 238 9.2 擁擠與遮擋 239 9.2.1 遮擋背景 240 9.2.2 排斥損失:Repulsion Loss 242 9.
2.3 OR-CNN 244 9.3 總結 247 第10章 物體檢測的未來發展 248 10.1 重新思考物體檢測 248 10.1.1 精度與速度的權衡 249 10.1.2 卷積網路的可解釋性與穩定性 249 10.1.3 訓練:微調還是隨機初始化 250 10.1.4 考慮物體間關係的檢測 251 10.1.5 優化卷積方式 252 10.1.6 神經架構搜索:NAS 253 10.1.7 與產業結合的創新 255 10.2 擺脫錨框:Anchor-Free 257 10.2.1 重新思考Anchor 257 10.2.2 基於角點的檢測:CornerNe
t 258 10.2.3 檢測中心點:CenterNet 262 10.2.4 錨框自學習:Guided Anchoring 264 10.3 總結 266 隨著深度學習的飛速發展,電腦視覺技術取得了令人矚目的成果,尤其是物體檢測這一基礎又核心的分支,誕生了眾多經典演算法,在自動駕駛、智慧醫療、智慧安防及搜索娛樂等多個領域都得到了廣泛應用。與此同時,誕生於2017年的PyTorch框架,憑藉其簡潔優雅、靈活易上手等優點,給開發人員留下了深刻的印象。 目前,國內圖書市場上已經出版了幾本PyTorch方面的圖書,但大多數圖書停留在淺層的概念與簡單示例的講解上,缺乏實
用性,而且也沒有一本系統講解PyTorch物體檢測方面的圖書。因此,圖書市場上迫切需要一本系統介紹PyTorch物體檢測技術的書籍。這便是筆者寫作《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》的初衷。 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》是國內原創圖書市場上首部系統介紹物體檢測技術的圖書。書中利用PyTorch深度學習框架,從代碼層面講解了FasterRCNN、SSD及YOLO這三大經典框架的相關知識,並進一步介紹了物體檢測的細節與難點問題,讓讀者可以全面、深入、透徹地理解物體檢測的種種細節,並能真正提升實戰能力,從而將這些技術靈活地應用到實際開發中,享受深度學習帶來的快樂。 《深度學習之P
yTorch物體檢測實戰》特色 1.系統介紹了PyTorch物體檢測技術 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》深入物體檢測這一基礎又核心的技術,從其誕生背景、主流演算法、難點問題、發展趨勢等多個角度詳細介紹了物體檢測知識,並結合代碼給出了多個演算法的實現。 從代碼角度詳細介紹了物體檢測的三大演算法 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》介紹了FasterRCNN、SSD及YOLO這三個影響深遠的檢測演算法,從代碼層面詳細介紹了它們所實現的每一個細節與難點,並進行了優缺點分析,而且給出了多種優化演算法。 涵蓋所有主流的物體檢測演算法 《深度學習之PyTorch物體檢測實
戰》幾乎涵蓋所有主流的物體檢測演算法,包括VGGNet、ResNet、FPN、DenseNet和DetNet等卷積基礎網路,以及從FasterRCNN、HyperNet、MaskRCNN、SSD、RefineDet、YOLOv1到YOLOv3、RetinaNet、CornerNet和CenterNet等物體檢測演算法,呈現給讀者一個完整的知識體系。 給出了多個實際的物體檢測實例,有很強的實用性 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》對PyTorch的知識體系進行了較為精煉的介紹,還結合物體檢測演算法重點介紹了PyTorch實現的多個物體檢測實例。因此《深度學習之PyTorch物體檢
測實戰》不僅是一本很好的PyTorch框架學習書籍,更是一本PyTorch物體檢測實戰寶典。 對物體檢測技術常見的細節、難點及發展做了詳細分析 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》不僅對物體檢測技術的熱門話題做了詳細分析,例如非極大值抑制、樣本不均衡、模型過擬合、多尺度檢測、物體擁擠與遮擋等,而且對各種細節與常見問題做了詳細分析,並給出了多種解決方法。 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》內容 第1篇物體檢測基礎知識 本篇涵蓋第1~3章,介紹了物體檢測技術與PyTorch框架的背景知識與必備的基礎知識。主要內容包括物體檢測技術的背景與發展;物體檢測的多種有效工具;PyTor
ch背景知識與基礎知識;多種基礎卷積神經網路的相關知識與具體實現等。掌握本篇內容,可以為讀者進一步學習物體檢測技術奠定基礎。 第2篇物體檢測經典框架 本篇涵蓋第4~6章,介紹了FasterRCNN、SSD與YOLO三大經典演算法的思想與實現。主要內容包括FasterRCNN兩階演算法的思想;錨框Anchor的意義與實現;FasterRCNN的多種改進演算法;SSD單階演算法的思想與實現;SSD的資料增強方法及多種改進演算法;YOLO單階演算法的三個版本演變過程及具體實現等。掌握本篇內容,可以讓讀者從代碼角度學習物體檢測的種種細節。 第3篇物體檢測的難點與發展 本篇涵蓋第7~10章,介紹了物
體檢測技術的細節、難點及未來發展。主要內容包括針對模型加速的多種輕量化網路思想與實現;非極大值抑制;樣本不均衡及模型過擬合等物體檢測細節問題的背景知識與解決方法;多尺度、擁擠與遮擋等物體檢測難點問題的背景知識與解決方法;多種擺脫錨框的檢測演算法;物體檢測的未來發展趨勢等。掌握本篇內容,可以讓讀者更加深入地學習物體檢測的相關技術。 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》讀者物件 需要全面學習物體檢測技術的人員; PyTorch框架愛好者和研究者; 電腦視覺從業人員與研究者; 深度學習從業人員與愛好者; 自動駕駛、智慧安防等領域的開發人員; 人工智慧相關產業的從業人員; 電腦、機器人等專業的高
校學生。 閱讀建議 沒有物體檢測與PyTorch基礎的讀者,建議從第1章順次閱讀並演練每一個實例。 有一定PyTorch與物體檢測基礎的讀者,可以根據實際情況有重點地選擇閱讀各個演算法的細節。 對於每一個檢測演算法,建議讀者先閱讀一下原論文,多思考演算法設計的動機與目的,並重點思考如何用代碼實現,這會加深讀者對檢測演算法的理解。原論文的下載地址和《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》原始程式碼檔一起提供。 多思考各種物體檢測演算法的優缺點、相互之間的聯繫與區別,以及可以優化和改進的細節等,形成完整的知識體系樹,這樣會進一步加深讀者對知識的理解。 配書資源獲取方式 《深度學習之PyTorc
h物體檢測實戰》涉及的全部原始程式碼都放在了GitHub上,需要讀者自行下載。下載地址見圖書。 有些章節的代碼較多,但在書中僅給出了重要的片段代碼,完整代碼以GitHub上的代碼為准。 另外,讀者也可以登錄華章公司的網站www.hzbook.com,搜索到《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》,然後按一下“資料下載”按鈕,即可在本書頁面上找到相關的下載連結。 致謝 《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》的編寫得到了許多人的幫助。可以說,《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》是多人共同努力的結晶。感謝北京源智天下科技有限公司的王蕾,她在稿件整理方面幫我做了大量的工作!感謝王田苗教授、陶吉
博士、夏添博士、侯濤剛博士、嚴德培、單增光、王策、鄂俊光、李成、丁甯、付航、高鵬、朱本金、彭強、王粟瑤、張騰、王兆瑋、黃彬效和拓萬琛等人,他們對《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》提出了許多寶貴的意見和建議!感謝我的女朋友及家人,他們一直以來都對我鼓勵有加,給我寫作《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》以最大的動力!感謝為《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》付出辛勤工作的每一位編輯,他們認真、細緻的工作讓《深度學習之PyTorch物體檢測實戰》品質提高不少! ……
Vision Based Dirt Detection with Deep Learning for Floor Cleaning Robots
為了解決darknet 的問題,作者Shimaa Amin Ali Ahmed Bergies 這樣論述:
AbstractIndoor dirt area detection and localization based on modified yolov4 object detection algorithm and depth camera is the main goal of this research work. The empowerment of autonomous cleaning for the wide environment poses a challenge due to energy and time consumption. This work introduce
s a novel experimental vision strategy for cleaning robot to clean indoor dirt areas. A developed deep learning algorithm named YOLOv4-Dirt algorithm is utilized to classify if the floor is clean or not, and detects the position of the dirt areas. This system reduces the autonomous cleaning machine
energy consumption and minimize the time of the cleaning process which increases the life of the autonomous cleaning machine especially in wide buildings based on real-time object detection by deep learning YOLOv4 algorithm and RealSense depth camera. The YOLOv4 algorithm is modified by adding up sa
mpling layers to be able to detect the trash and wet areas successfully then the RealSense depth camera calculates the distance between the cleaning machine and dirt area based on the point cloud library using the robot operating system (ROS). Various classes of trash are utilized to emphasize the p
erformance of the developed cleaning system. The experiment confirms the effectiveness of the proposed autonomous cleaning system to handle the detected dirt areas with low effort and time consumption compared with other cleaning systems.
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#1.Darknet Version - vai_p_darknet - Xilinx
Darknet Version - vai_p_darknet. Creating a Configuration File. A typical main cfg file for YOLOv3 pruning is as follows. In this example, ... 於 www.xilinx.com -
#2.What is a darknet store and why are people who run them so ...
Darknet means that you cannot see it; it doesn't mean that dark things happen there. Unfortunately, though, dark things do happen. 於 www.abc.net.au -
#3.Guide To Darknet Installation On Windows 10 – CPU Version
Installing Darknet on the Windows system. And if this is not enough you will not find any proper YouTube videos or website which will tell you ... 於 analyticsindiamag.com -
#4.The "Darknet": The new street for street drugs - PubMed
The "Darknet" has changed the paradigm of illegal drug importation and distribution by providing a difficult-to-trace transaction, and delivery via ... 於 pubmed.ncbi.nlm.nih.gov -
#5.Darknet Fabrics from Rose Brand
Darknet projection fabrics offer designers a new tool to help create compelling projected effects. Black fabrics have long provided the theatrical ... 於 www.rosebrand.com -
#6.Full article: Cryptopolitik and the Darknet - Taylor & Francis ...
Encryption policy is becoming a crucial test of the values of liberal democracy in the twenty-first century. 於 www.tandfonline.com -
#7.Darknet - PlayStation Store
Darknet is a strategypuzzle game in which you play as an elite hacker contracted to retrieve data from the worlds most secure networks. Plug into the Net, ... 於 store.playstation.com -
#8.The Deep Web and the Darknet: A Look Inside the Internet's ...
While there are plenty of law-abiding citizens and well-intentioned individuals (such as journalists, political dissidents, and whistleblowers) who conduct ... 於 www.wilsoncenter.org -
#9.Darknet (Best of 2020) - Beatport
Release. Darknet (Best of 2020). Various Artists; Release Date 2021-01-29; Label Darknet; Catalog DARKNETCD15. $16.99. Title. Artists. Remixers. 於 www.beatport.com -
#10.YOLO中的darknet到底指的是什麼? - GetIt01
darknet 到底是一個類似於TensorFlow、PyTorch的框架,還是一個類似於AlexNet、VGG的模型?都是。YOLO作者自己寫的一個深度學習框架叫darknet(見YOLO原文2.2... 於 www.getit01.com -
#11.Darknet - Black Hills Information Security
Welcome Darknet Diaries Listeners! ... If you haven't listened to it yet, check out John Strand's (Owner & Founder) Darknet Diaries Episode – 67: THE BIG ... 於 www.blackhillsinfosec.com -
#12.Darknet-53 Explained | Papers With Code
Darknet -53 is a convolutional neural network that acts as a backbone for the YOLOv3 object detection approach. The improvements upon its predecessor ... 於 paperswithcode.com -
#13.Darknet - 首頁
Become a patron of Darknet today: Get access to exclusive content and experiences on the world's largest membership platform for artists and creators. 於 zh-tw.facebook.com -
#14.Setup Yolo with Darknet- Yolo 1 | CloudxLab Blog
Setup Yolo with Darknet- Yolo 1. We will explore YOLO for image recognition in a series of blogs. This is the first one. In ... 於 cloudxlab.com -
#15.The darknet is not a hellhole, it's an answer to internet privacy
The darknet is a worldwide decentralised network of hundreds of computers, whose owners configure them and contribute internet bandwidth to ... 於 theconversation.com -
#16.what is darknet and why is it needed for YOLO object detection?
https://pjreddie.com/darknet/ is their website... I cite : "Darknet: Open Source Neural Networks in C. Darknet is an open source neural network framework ... 於 datascience.stackexchange.com -
#17.Darknet 释义| 柯林斯英语词典
Darknet 释义: a covert communication network on the internet | 意思、发音、翻译及示例. 於 www.collinsdictionary.com -
#18.How the darknet, dark web, deep web, and surface web differ
Darknet, dark web, deep web, and surface web — what's the difference? What associations do the words “deep web” conjure in your mind? A place ... 於 www.kaspersky.co.uk -
#19.On the Darknet, you can buy someone else's medical record ...
The Darknet is known for being a marketplace for all kinds of illegal things, but it also appears as a powerful tool for individual freedom. 於 usbeketrica.com -
#20.Vad är Darknet – ett hemligt internet? - Internetstiftelsen
Darknet, eller Darkweb, är ett begrepp som kanske framförallt nyhetsmedier tycker om att slänga sig med. Och visst låter det farligt och lite förbjudet med en ... 於 internetstiftelsen.se -
#21.Darknet Prices 2021: How Much Is Your Data Worth? | 10Guards
Darknet Prices 2021: How Much Is Your Data Worth? In 2020 well-known corporations and organizations such as NASA, McDonald's, Microsoft, T- ... 於 10guards.com -
#22.How to Train YOLOv4 on a Custom Dataset - Roboflow Blog
While Darknet is not as intuitive to use, it is immensely flexible, and it advances state-of-the-art object detection results. In this post, we' ... 於 blog.roboflow.com -
#23.Python darknet.Darknet方法代碼示例- 純淨天空
Python darknet. ... Darknet方法的14個代碼示例,這些例子默認根據受歡迎程度排序。 ... 需要導入模塊: import darknet [as 別名] # 或者: from darknet import ... 於 vimsky.com -
#24.DarkNet / Dark Web vs. Deep Web – What Is The Difference?
The DarkNet is an overlay network built over the regular internet like other overlay networks - peer-to-peer and client-server applications. It has its own ... 於 mtg-bi.com -
#25.Darknet Data Mining -- A Canadian Cyber-crime Perspective
Exploring the darknet can be a daunting task; this paper explores the application of data mining the darknet within a Canadian cybercrime ... 於 arxiv.org -
#26.DarkNet-19 convolutional neural network - MATLAB darknet19
DarkNet -19 is a convolutional neural network that is 19 layers deep. You can load a pretrained version of the network trained on more than a million images ... 於 www.mathworks.com -
#27.技術工具細節-AIGO-AI產業實戰應用人才淬煉計畫
Darknet 是YOLO 作者開發的AI 框架。本容器內含AlexeyAB 所維護的Darknet,以及已經訓練好的YOLO v4 預訓練權重(Pretrain weights)。 於 aigo.org.tw -
#28.Darkeras: Execute YOLOv3/YOLOv4 Object Detection on ...
You guys may know how to use Darknet, some other guys may be professionals in Tensorflow-Keras. In my experience of using both frameworks, ... 於 towardsdatascience.com -
#29.在Oculus Go 的Darknet
Enter cyberspace. Become a hacker! Darknet is a strategy/puzzle game in which you play as an elite hacker in the Net. Plug into cyberspace, using viruses, ... 於 www.oculus.com -
#30.At Least 150 Arrested in US-Europe Darknet Drug Bust
The darknet is a part of the internet that is accessible only by using specialized anonymity tools such as the Tor browser. 於 www.voanews.com -
#31.ICE Investigators Expose Darknet Criminals to the Light
The Darknet, a subset of the darkweb, or deepweb, is a place where illegal activity thrives and criminals function in perceived anonymity. 於 www.ice.gov -
#32.[ YOLO ] 在windows安裝YOLO darknet - GPU - iT 邦幫忙
利用VS 2015 編譯. 進入build\darknet 資料夾 https://ithelp.ithome.com.tw/upload/images/. 接下來分 ... 於 ithelp.ithome.com.tw -
#33.DIDarknet: A Contemporary Approach to Detect and ...
Darknet traffic classification is significantly important to categorize ... Two encrypted traffic datasets are merged to create a darknet ... 於 dl.acm.org -
#34.darknet_ros - ROS Wiki
Darknet is an open source neural network framework that runs on CPU and GPU. You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, ... 於 wiki.ros.org -
#35.CPU vs GPU、YOLO-darknet vs tensorflow效能比較 - Yy's ...
既然手邊剛好有三張不同的顯卡:GTX 1080Ti、RTX 2070、RTX 2080 也實作了YOLO-darknet與tensorflow 的C# wrapper 那就來測試一下運算效能吧! 於 yy-programer.blogspot.com -
#36.More than 150 arrested in global crackdown on Darknet traders
Darknet markets are e-commerce sites designed to lie beyond the reach of regular search engines. They are popular with criminals, ... 於 www.reuters.com -
#37.Darknet: Geopolitics and Uses - 第 124 頁 - Google 圖書結果
The darknet: cybercrime market Computer crime, hacking and the many forms of fraud that accompany it play an important role on the darknet. 於 books.google.com.tw -
#38.How To Safely Access The Darknet! | Udemy
The Complete Darknet Course 2017. ... Understand The Difference Between The Clear Web And Darknet. Understand The Misconceptions And Myths About The Darknet. 於 www.udemy.com -
#39.Darknet Market Definition - Investopedia
Darknet markets, or cryptomarkets, are sites on the dark web offering illicit goods that can be purchased anonymously. 於 www.investopedia.com -
#40.Darknet - Viveport
Darknet is a strategy/puzzle game in which you play as an elite hacker in the Net. Plug into cyberspace, using viruses, worms, and exploits ... 於 www.viveport.com -
#41.YOLOv4: Darknet 如何於Docker 編譯,及訓練COCO 子集 - IT人
YOLO 演算法是非常著名的目標檢測演算法。從其全稱You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性:Look Once: ... 於 iter01.com -
#42.YOLO-Darknet安装 - 简书
darknet 非常容易安装,它只有2个可选择的依赖:. Opencv: 能支持更多格式的图像,并且得到实时的显示. GPU: 利用GPU计算,能大大提升YOLO的识别帧 ... 於 www.jianshu.com -
#43.Darknet 2020 | Datasets | Research - University of New ...
Darknet is the unused address space of the internet which is not speculated to interact with other computers in the world. Any communication from the dark ... 於 www.unb.ca -
#44.Europol investigation busts 150 ′high value′ darknet vendors
After taking down a darknet market in January, investigators have now detained 150 "high value" targets. Dozens of those arrested were based ... 於 www.dw.com -
#45.Darknet Diaries (@DarknetDiaries) / Twitter
Arya Ebrahami has had quite a personal relationship with darknet marketplaces. In this episode you'll hear about his adventures on tor. 於 twitter.com -
#46.Darknet | Technology | The Guardian
Darknet · Fears over availability of 'date rape' drugs online · Rights and freedom Online child abuse survey finds third of viewers attempt ... 於 www.theguardian.com -
#47.DARKNET, ANONYMITY & LAW: DUGGAL, PAVAN - Amazon ...
DARKNET, ANONYMITY & LAW [DUGGAL, PAVAN] on Amazon.com. *FREE* shipping on qualifying offers. DARKNET, ANONYMITY & LAW. 於 www.amazon.com -
#48.Darknet - Hacking Tools, Hacker News & Cyber Security
Darknet is your best source for the latest hacking tools, hacker news, cyber security best practices, ethical hacking & pen-testing. 於 www.darknet.org.uk -
#49.The Darknet: A Quick Introduction for Business Leaders
The darknet as a whole is much like the open web. It consists of websites, message boards, and marketplaces. But the darknet's sites can't be ... 於 hbr.org -
#50.神經網路推論程式(Micro-Darknet for Inference)
(Alexnet, Resnet50, Resnet152, Vgg16, Tiny Darknet 等) 與Object detection (Yolov3, Yolov3 tiny). • 使用Micro‐Darknet for Inference可自訂自己的network model. 於 caslab.ee.ncku.edu.tw -
#51.Darknet Diaries – True stories from the dark side of the Internet.
This is a podcast about hackers, breaches, shadow government activity, hacktivism, cybercrime, and all the things that dwell on the hidden parts of the network. 於 darknetdiaries.com -
#52.Darknet基本使用 - 迷途小书童的Note
Darknet 是一个用C和CUDA编写的开源的神经网络框架。安装起来非常快速、简单,并同时支持CPU和GPU。源码托管在github上, ... 於 xugaoxiang.com -
#53.The Darknet: A Short History - Foreign Policy
The Darknet: A Short History. A look at the Internet's lurid underbelly -- your one-stop shop for weapons, drugs, and illegal pornography. 於 foreignpolicy.com -
#54.Diving into the darknet - Avast Blog
The darknet, however, provides more anonymity than the deep web, which is probably why it is more popular among cybercriminals. The darknet is ... 於 blog.avast.com -
#55.7 Ways the Hidden World of the Darknet Is Evolving - Security ...
The darknet isn't as hidden as it used to be. The seamy digital underbelly of the internet, according to some sources, may be shrinking or ... 於 securityintelligence.com -
#56.Darknet Is Full Of Criminals & Governments Giving TOR A Bad ...
From the report: "The Darknet is also a platform for new and innovative ways to commit crime. Empowered by the Darknet's global reach and ... 於 www.darkreading.com -
#57.Compile YOLO-V2 and YOLO-V3 in DarkNet Models
This article is an introductory tutorial to deploy darknet models with TVM. All the required models and libraries will be downloaded from the internet by ... 於 tvm.apache.org -
#58.Availability of COVID-19 related products on Tor darknet markets
Twenty Tor darknet markets were surveyed on 3 April 2020 to conduct a census of COVID-19 related medical products and supplies. 於 www.aic.gov.au -
#59.Justice Department announces 150 arrests in operation ... - CNN
... of 150 individuals accused of participating in international darknet opioid trafficking as part of a law enforcement operation that also ... 於 www.cnn.com -
#60.【小香每日】M518A-2 DARKNET 運動男香城市男香50ML ...
M518A-2 DARKNET 香味:微氛木質香氣帶海洋調性質:男性香水中性香水容量:50ML 【小香每日】平價香水專賣店○由於7-11店到店的尺寸限制,如需購買20瓶以上寄送 ... 於 shopee.tw -
#61.Tor Project | Anonymity Online
Defend yourself against tracking and surveillance. Circumvent censorship. | Anonymity Online. 於 www.torproject.org -
#62.An introduction to the DarkNet | Global law firm - Norton Rose ...
The DarkNet is a network that is deliberately hidden and inaccessible through the internet with which we are all familiar (the “surface ... 於 www.nortonrosefulbright.com -
#63.87/2021 Understanding the Darknet - basics of encryption in ...
The aim of this activity is to enhance the skills of the participants to independently conduct CT investigations in the Darknet on the basis of their ... 於 www.cepol.europa.eu -
#64.Yolo V3安裝Darknet的步驟 - 張郎生活的筆記
Yolo V3安裝Darknet的步驟 · 1.安裝Anaconda, 這個大家應該都會 · 2.安裝OpenCV 3.3.0 · 3.加入環境變數 · 4.打開Anaconda Prompt · 5.把剛剛opencv_3.0裡的 ... 於 tn00343140a.pixnet.net -
#65.YOLOv3-透過darknet.py進行影像串流 - HackMD
YOLOv3-透過darknet.py進行影像串流###### tags: `YOLO` >YOLO有darknet.py,但只能讀取單張照片。因此紀錄如何使用修改darknet.py、ima. 於 hackmd.io -
#66.'Largest illegal darknet marketplace' DarkMarket taken offline
'Largest illegal darknet marketplace' DarkMarket taken offline | 2021-01-12 09:50:00. 於 www.taiwannews.com.tw -
#67.Darknet: Open Source Neural Networks in C - Joseph Redmon
Darknet is an open source neural network framework written in C and CUDA. It is fast, easy to install, and supports CPU and GPU computation. 於 pjreddie.com -
#68.How to Use YOLOv3 With Darknet in 4 Easy Steps - Level Up ...
Darknet is an open-source neural network framework that features YOLO. YoloV3 has been available for many years now and it is still widely used. 於 levelup.gitconnected.com -
#69.黑暗網路- 維基百科,自由的百科全書
黑暗網路(英語:Darknet)是路由的一部分,其分配的IP空間不執行任何服務。因沒有活動主機,所以流量不可能到達這種IP暗區。黑暗網路一詞經常被錯誤地與暗網相混淆。 於 zh.wikipedia.org -
#70.darknet - npm
darknet. TypeScript icon, indicating that this package has built-in type declarations. 3.1.6 • Public • Published 7 months ago. 於 www.npmjs.com -
#71.Darknet (TV Mini Series 2013–2014) - IMDb
Darknet : With Michelle Alexander, Carlyn Burchell, Miles Carney, Samantha Weinstein. A macabre web site called Darknet links the tales in this chilling ... 於 www.imdb.com -
#72.darknet yolov4 python接口测试图像_LEILEI18A的博客
darknet yolov4 python接口测试图像1.安装教程按照github darknet yolov4要求配置即可,会出现lib.so文件。2.darknet python目标检测接口代码如下: ... 於 blog.csdn.net -
#73.Darknet 、 Dark web 、 暗網到底是什麼?凶險、罪惡還是自由?
Darknet 、 Dark web 、 暗網到底是什麼?提起暗網,中文的讀者對它的印像一般不太好,覺得里面充滿了罪惡和犯罪。這些印象基本來自幾篇熱文, ... 於 www.kocpc.com.tw -
#74.DARKNET在劍橋英語詞典中的解釋及翻譯
The concept of a darknet is a hidden underground where people anonymously and securely communicate and share files with each other. 於 dictionary.cambridge.org -
#75.Darknet on OpenCL: A Multi-platform Tool for Object Detection ...
Darknet is a well known convolutional neural network (CNN) framework. The authors of this article investigated all aspects of the porting and ... 於 www.preprints.org -
#76.Understanding the Darknet and Its Impact on Cybersecurity
Not to be confused with the deep web, the dark web/darknet is a collection of thousands of websites that can't be accessed via normal means and ... 於 blog.radware.com -
#77.YOLO是Joseph Redmon提出的演算法。Darknet是YOLO作者 ...
Darknet 是YOLO作者(Joseph Redmon)自己寫出來的deep learning framework,可以想像darknet是另一個tensorflow,但功能沒這麼強大,主要是用來實現YOLO ... 於 chih-sheng-huang821.medium.com -
#78.手把手教你用AlexeyAB版Darknet - 知乎专栏
/darknet detector train cfg/coco.data yolov3.cfg darknet53.conv.74 -dont_show -mjpeg_port 8090 -map; 186 MB Yolo9000 - 图片分类: darknet.exe ... 於 zhuanlan.zhihu.com -
#79.The Darknet: A Digital Copyright Revolution - UR Scholarship ...
These underground networks, collectively termed “the Darknet[,] will grow in scope, resilience, and effectiveness in direct proportion to [increasing] ... 於 scholarship.richmond.edu -
#80.Darknet for PlayStation 4 Reviews - Metacritic
Metacritic Game Reviews, Darknet for PlayStation 4, Darknet is a strategy/puzzle game in which you play as an elite hacker contracted to ... 於 www.metacritic.com -
#81.The darknet & cybercrime | NGM Lawyers
Discover more about the darknet and how it relates to cyber/computer crime with Nyman Gibson Miralis - expert criminal defence lawyers in Sydney, Australia. 於 ngm.com.au -
#82.pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks - GitHub
Darknet is an open source neural network framework written in C and CUDA. It is fast, easy to install, and supports CPU and GPU computation. Discord invite link ... 於 github.com -
#83.Russian Darknet Market Hydra Records 624% Growth in ...
Russian darknet market Hydra emerged as the hotspot for illegal transactions within three years, earning $1.37 billion in cryptocurrency ... 於 www.cpomagazine.com -
#84.Tiny YOLOv3 (Darknet) training "too quickly" and produces ...
I am pretty new to YOLO/Darknet and am walking in circles with the solutions. I have looked at the Github and Stackexchange fora pages ... 於 stackoverflow.com -
#85.New Record: Darknet Markets Are Booming - SecureWorld
Chainalysis report gives a breakdown of darknet market trends in 2020, showing cybercrime and other illicit activity patterns on the Dark ... 於 www.secureworld.io -
#86.【翻譯】手把手教你用AlexeyAB版Darknet
輸出坐標of objects: darknet.exe detector test cfg/coco.data yolov3.cfg yolov3.weights -ext_output dog.jpg; Yolo v3 COCO – 影片測試: darknet.exe ... 於 codingnote.cc -
#87.International Law Enforcement Operation Targeting Opioid ...
Darknet Narcotics Vendors Selling to Tens of Thousands of U.S. Residents Charged. Today, the Department of Justice, through the Joint Criminal ... 於 www.justice.gov -
#88.Darknet Cybercrime Threats to Southeast Asia - UNODC
The United Nations Office on Drugs and Crime (UNODC) is proud to present this introductory analysis of darknet-enabled threats against Southeast Asian ... 於 www.unodc.org -
#89.Darknet Diaries - Apple Podcasts
There is no episode of Darknet Diaries this week. Instead we are going to play an episode from the podcast Cyber, by Vice Motherboard. 於 podcasts.apple.com -
#90.Research identifies illegal wildlife trade on the Darknet - Interpol
LYON, France - Illegal wildlife traders may be turning their attention to the Darknet, a new INTERPOL research report has found. Experts from the INTERPOL ... 於 www.interpol.int -
#91.The development and deployment of a darknet - IEEE Xplore
Defending privacy: The development and deployment of a darknet. Abstract: New measures imposed by governments, Internet service providers and other third ... 於 ieeexplore.ieee.org -
#92.Darknet, By Rose Lewenstein - Nick Hern Books
Darknet ; A fascinating - and terrifying - drama that explores the world of data commodification and the uncharted deep web. 於 www.nickhernbooks.co.uk -
#93.Source code for gluoncv.model_zoo.yolo.darknet
"""Darknet as YOLO backbone network.""" # pylint: disable=arguments-differ from __future__ import absolute_import import os import mxnet as mx from mxnet ... 於 cv.gluon.ai -
#94.DICE-E: A Framework for Conducting Darknet Identification ...
Four steps to conducting Darknet forum research are outlined: (1) identification of ... of Darknet data, and (4) ethical concerns related to Darknet research. 於 misq.org -
#95.YOLOv4:目标检测(windows和Linux下Darknet 版本)实施
Run one of two commands and look at the AVG FPS: include video_capturing + NMS + drawing_bboxes: ./darknet detector demo cfg/coco.data cfg/ ... 於 www.cnblogs.com