求助：github上的Complex-YOLOv4运行test.py出现错误

m0_65420995 2024-03-22 11:50:58

给pretrained赋值也不行，求大佬帮帮忙

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m0_64022196 4天前

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预训练参数不在仓库里，要另外下载自己放到对应文件夹里

复杂的-YOLO-V3 完整但非官方的PyTorch实施使用YoloV3 安装克隆项目并安装要求 $ git clone https://github.com/ghimiredhikura/Complex-YOLOv3 $ cd Complex-YOLO-V3/ $ sudo pip install -r requirements.txt 快速开始下载预训练的权重[ ， ] $ cd checkpoints/ $ python download_weights.py 测试[不下载数据集] 1. $ python test_detection.py --split=sample --folder=sampledata 2. $ python test_both_side_detection.py --split=sample --folder=sampledata 演示视频

使用Tensorflow简化神经文本该项目是将张量流的神经机器翻译模型（）掺杂到文本简化任务中的探索。它类似于基于。交互式演示位于。快速开始：以递归方式将存储库克隆到本地计算机： git clone --recursive https://github.com/captainjtx/SimpleText.git 安装python软件包： cd SimpleText pip install -r requirements.txt 将预训练的模型下载到本地目录（./model）： mkdir model python script/download_models.py 在其中一个预训练模型上运行推断（seq2seq，具有Attention的2隐藏层LSTM，压差0.25，）。默认输入为test / complex.tt，默认输出为test / inference.

前言：YOLOv4这篇github其实跟YOLOv3那个差不多，但是用的pytorch1.5.0，版本更友好了，基本上执行代码就可以了，不需要很多调试。 github：https://github.com/maudzung/Complex-YOLOv4-Pytorch 一、数据集准备这里数据集结构跟之前的结构不太一样。需要把数据集整理成如下结构：跟上一篇博客强调的还是一样，不要自行裁剪点云数据，也不要整理划分valid和train数据集 *这里说一个问题，就是KITTI数据集是很大的，如果在pyc.

【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov4中输入的RGB图片的尺寸维度为608x608x3，因此BEV的尺寸维度也为608x608x3，由强度图、高度图和密度图组成。Complex-Yolov4的数据处理部分详细介绍请参考：https://blog.csdn.net/suiyingy/article/detail

一、代码下载和环境准备 $ git clone https://github.com/ghimiredhikura/Complex-YOLOv3 $ cd Complex-YOLO-V3/ $ sudo pip install -r requirements.txt 建议装到Anaconda虚拟环境中，因为这个代码是三年前发的了，配置的第三方库都是旧版本，仅仅适用于当前的项目。用完删掉就好，不会污染环境。二、快速测试（不用下载KITII数据集） 1、首先下载预训练权重 $ cd checkpoints/

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