yolo

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    目前我正在测试用于物体检测的yolo 9000模型,并且在论文中,我了解图像是在13X13框中分割的,并且在每个框中我们计算P(对象),但我们如何计算?该模型怎么能知道是否有这个boxe或不是对象,请我需要帮助理解 因为他们在paper(第2页提到我使用tensorflow 感谢,

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    是否可以在树莓派3上运行SSD或YOLO对象检测以进行活体对象检测(2/4帧x秒)? 我已经在python中试过这个SSD实现,但是它每帧需要14s。

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    运行yolo v2时出现以下错误。 Yolo和小yolo工作正常。任何线索将不胜感激 ./darknet detector test ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-voc.cfg ./yolo- voc.weights data/dog.jpg layer filters size input output 0 conv 32 3 x 3/1 416 x 416 x 3