修改TensorFlow 2.4及以上（或2.2，如果您使用XCenterNet标记为V1.0.0）上述tf.keras实施CenterNet对象检测在描述由兴义周，王德泉，菲利普·克雷恩布尔和TTFNet刘屠征，徐国栋，杨正，刘海峰，蔡登。有关原始实现，请参阅和。 此实现不是本文或pytorch实现的精确副本，因为我们已根据需要对其进行了修改，因此此回购协议具有一些功能： 使用tf2.2 + keras模型train_step和tf.data.dataset 使用来自tf2.3 +的tensorflow.keras.applications.efficiencynet 高效的网络和Resnet骨干网 tf.dataset的多尺度训练和扩充 添加了更强大的NMS，以获得更好的结果 无需姿势估计或3D，只需简单的物体检测 使用可变形卷积 易于在自己的数据集上进行微调，并自定义自己的图像增强，

Yolo（所有版本）TensorFlow 2.4中的实时对象检测器 。 · 去做 转移学习 YoloV4配置 YoloV4培训 YoloV4损失功能调整。 现场积失 命令行选项 YoloV3微小 Rasberry Pi支持 目录 入门 安装 克隆仓库 git clone https://github.com/emadboctorx/yolo-tf2 安装 注意：如果您具有与cuda兼容的GPU，请在requirements.txt取消注释tensorflow-gpu cd yolo-tf2 pip install . 验证安装 yolotf2 出： Yolo-tf2

tensorflow安装包 只需输入pip install tensorflow-2.4.1-cp37-cp37m-win_amd64.whl 即可安装

树莓派 TensorFlow 2.4 搭建好的虚拟环境，解压放进树莓派中就可以用 需要 apt install python3-venv apt install libf77blas