yolo_v2入门实现目标检测
python开发环境，安装了tensorflow-gpu和keras和其他常用机器学习库。该过程使用yolo_v2进行测试。
获取YAD2K源码
yolo有专有的深度学习网络darknet，YAD2K是python使用yolo_v2网络的一种接口方法。
克隆或下载https://github.com/allanzelener/YAD2K源码。
获取模型、权重文件
在https://pjreddie.com/darknet/yolo/下载对应的cfg文件和weights文件。如下图（后两个是链接）：
模型转换
在YAD2K源码文件夹中执行如下命令：
python .\yad2k.py .\my_config\yolov2.cfg .\my_config\yolov2.weights .\model_data\yolo.h5其中my_config为步骤2的两个文件所在文件夹。该操作将 Darknet YOLO_v2 model转换为了Keras model，在model_data文件夹生成了两个文件：
执行测试
python .\test_yolo.py .\model_data\yolo.h5该操作使用images文件夹中的图片，生成图片到images/out文件夹。
该过程精简修正代码（不是我的哈哈，0.0）在GitHub上。