GOLOv2

Golov2

Yolov2 für Golang

Diese Projekte implementiert die RegionLayer in Go den Yolov2 (https://pjreddie.com/darknet/yolov2/). Es ist stark von Duangenquans C ++-RegionLayer-Implementierung (https://github.com/duangenquan/yolov2ncs) inspiriert.

Dieses Projekt nutzt gocv (https://gocv.io) und go-ncs (https://github.com/hybridgroup/go-ncs/), beide von Hybridgroup (https://github.com/hybridgroup).

Es wird mit einem winzig-Yolo-Kaffeemodell geliefert, das ich aus Originalgewichten (https://pjreddie.com/media/files/yolov2-tiny-voc.weights) mit diesem Darknet2Caffe-Konverter : https://github.com/pytorch-caffe-darknet-Convert abgeleitet habe. Es wird auch mit einer Movidius NCS-Modellversion von Tiny-Yolo geliefert, die ich aus dem konvertierten Kaffeemodell zusammengestellt habe.

Aufstellen

1. Installieren Sie gocv wie in https://gocv.io/getting-started/ beschrieben
2. Installieren Sie go-ncs wie in https://github.com/hybridgroup/go-ncs beschrieben
3. Stecken Sie Ihren Movidius Neural Compute Stick ein
4. $ git clone [email protected]:dymat/GOLOv2.git
5. $ cd GOLOv2
6. go run *.go