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基于TensorFlow2.x实现的YOLOv3,支持在自定义数据集上训练,支持保存为TFLite模型。A tensorflow2 implementation of YOLO_V3(Supports training on custom dataset and saving as tflite models.).

Results 18 YOLOv3_TensorFlow2 issues
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参考一下https://github.com/qqwweee/keras-yolo3就可以看出来了,

启动train_from_scartch.py后,第一个epoch还没有训练完,loss就从61直接变为nan。 我没有调整任何超参,是learning rate = 0.001太高了的原因吗?

您好,在运行时出现了这样的错误UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 in position 95: invalid continuation byte 这里出现了问题 train_from_scratch.py, line 74, in train_step(image_batch=process_image_filenames(images), label_batch=labels)

转换的tflite文件无法被加载,不知道是为什么

In the 36th line of test_on_single_image.py, '''img_tensor = img_tensor / 255.0''', but in the 34th line '''resize_image_with_pad''' had done it (in the 10th line of `utils.preprocess.py`), that means max(img_tensor)=0.0039 not...

UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd5 请问如果图片格式不变的话,还需要修改什么地方吗?

![无标题](https://user-images.githubusercontent.com/5244824/76490968-707ef900-6467-11ea-9293-ad819de30d5d.png) 每次跑到这里就出错了,感谢作者看下是什么问题

然后我又用官网提供的yolov3_coco.ckpt测试你的代码test_on_single_image.py,发现还是没有bbox,感觉是不是代码有问题,但是又没有报错。你测试有结果吗

使用voc2012 进行训练。训练一次后,loss约为44, box_score 很小 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/32185996/88760235-36588e80-d19f-11ea-8a74-decc8e5dc045.png) 再次训练后,loss 为 19, box_score更加小了。 ![image](https://user-images.githubusercontent.com/32185996/88760338-6a33b400-d19f-11ea-853c-a7722ffbb25c.png) 而且loss更新速度很慢, 这样下去评分会打到0.6的初始阈值吗? 请问您有遇到过类似的现象吗?