YOLO-LITE專案實現(比SSD和MobileNet更快的演算法)
YOLO-LITE
YOLO-LITE是YOLOv2的網路實施 - 在MS COCO 2014和PASCAL VOC 2007 + 2012上接受過微小訓練。在開發YOLO-LITE時使用的所有訓練模型（cfg和權重檔案）都在這裡。我們的目標是建立一個架構，可以在沒有GPU的計算機上以10 FPS的速度進行實時物體檢測，平均精度約為30％
Demo
Results
| DataSet | mAP | FPS |
|---|---|---|
| PASCAL VOC | 33.57 | 21 |
| COCO | 12.26 | 21 |
效果圖：
至於實時目標檢測的視訊可以自己去模擬哈
Ｇetting start：
１．安裝darknet(按照readme的步驟安裝)
２．安裝完之後，可以採用以下命令去測試每個訓練模型的平均精確度（map）
python mapScript.py出現提示時，新增cfg的位置和權重資料夾的位置
3.測試
為了得到FPS,採用了darknet的Python改編版Darkflow
4.網頁應用
要將模型轉換為JavaScript，我們遵循以下教程。
將index_coco.js和index_voc.js中的第14行替換為步驟2中生成的.json檔案的連結：
model = await downloadModel('put your link here');
5.如何修剪重量
雖然我們發現通過一個簡單的閾值修剪權重並沒有真正影響mAP或FPS somoene，但是其他人可能會覺得這個指令碼很有用。要修剪權重檔案，導航到weights.py檔案然後執行
python weights.py WEIGHTS_FILE_NAME THRESHOLDYOLO－LITE執行速度特別快，感興趣的朋友可以動手試一試，我會接著進行擴充套件的，大家一起學習。
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