yolo 学习系列（八）：参考资源

yolo 学习系列（八）：参考资源

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xiao__run
sum_nap

1 入门准备

1.1 目标检测算法

R-CNN、fast-RCNN、faster-RCNN到yolo、SSD简要

1.2 NVIDIA

初学JetsonTX2之部署YOLO
NVIDIA Jetson TX1 系列开发教程之十四：YOLO安装与优化加速

2 Win10下yolo的安装和训练

2.1 yolo的安装

本文采用的环境：
Win10 + VS2015 + CUDA8.0 + CUDNN8.0 +OpenCV3.2 + Python3.7
安装配置过程重点参考
win10下YOLOv3下载与编译

其他参考
YOLOv2在Windows下的配置方法

2.2 yolo训练自己的数据集

windows10一站式YOLOv2训练自己的数据集

2.3 yolo参数调整

参考博主sum_nap的yolov3-tiny调参系列

2.4 yolo-lite

YOLO-LITE在Windows下的配置

2.5 效果评估

mAP计算与PR曲线的绘制

3 YOLO在android上的配置

yolo v2 android ok（源码）

深度学习实战（1）–手机上跑目标检测网络（YOLO，从DarkNet到Caffe再到NCNN完整打通）

Darknet yolo 在 android studio上的移植和实现

Darknet yolo 在 android studio上的移植和实现（续 YoloV3版本）
以resnet作为前置网络的ssd目标提取检测

4 Mobilenet-ssd

深度学习实现目标实时检测Mobilenet-ssd caffe实现
Caffe-SSD-MobileNet训练
网络结构进化

4.1 其他需知

（1）修改 demo.py 中的 CLASSES

5 Keras 相关

Keras中文手册
keras入门 — Data augmentation(数据扩充)
github源码

卷积可视化
深度学习算法效果提升-网络结构
https://blog.csdn.net/diligent_321/article/details/83689058#3__164

./darknet detector valid ./cfg/voc.data cfg/yolov2-tiny-voc.cfg results/yolov2-tiny-voc_10000.weights -out ""

 python reval_voc.py --voc_dir /home/chris/darknet/scripts/VOCdevkit --year 2007 --image_set test --classes /home/chris/darknet/data/voc.names testSeacucumber

6 神经加速棒

1 树莓派配置
树莓派(Raspberry Pi 3) - Raspbian中文输入法安装及中文环境配置
2 神经加速棒配置
毫秒级检测！你见过带GPU的树莓派吗？
ARM+Movidius VPU 目标识别调试笔记（一）
如何将针对英特尔硬件平台优化编译的TensorFlow和Caffe部署到Movidius NCS SDK中
intel movidius踩坑血泪史–需要的童鞋拿去不谢
Movidus 神经计算棒 树莓派平台 ncsdk2.0 完全配置 及 一些问题