GOLOv2

golov2

골랑을위한 yolov2

이 프로젝트는 GO에서 YOLOV2 (https://pjreddie.com/darknet/yolov2/) Regionlayer를 구현합니다. Duangenquan의 C ++-Regionlayer 구현 (https://github.com/duangenquan/yolov2ncs)에서 영감을 얻었습니다.

이 프로젝트는 hybridgroup (https://github.com/hybridgroup)의 gocv (https://gocv.io) 및 go-ncs (https://github.com/hybridgroup/go-go-go-go-go-go-go-go-go-go-go-github.com)를 사용합니다.

이 darknet2caffe converter : https.com/marvis/pytorch-caffe-darknet-convert를 사용하여 원래 가중치 (https://pjreddie.com/media/files/yolov2-tiny-voc.weights)에서 파생 된 작은 령 카페 모델이 제공됩니다. 또한 변환 된 카페 모델에서 컴파일 한 Tiny-Moleo의 Movidius NCS 모델 버전 과 함께 제공됩니다.

설정

1. https://gocv.io/getting-started/에 설명 된대로 gocv 설치하십시오.
2. https://github.com/hybridgroup/go-ncs에 설명 된대로 go-ncs 설치하십시오
3. Movidius Neural Compute Stick을 연결하십시오
4. $ git clone [email protected]:dymat/GOLOv2.git
5. $ cd GOLOv2
6. go run *.go