Can I use YOLOv3 cfg/weights with darkflow correctly?
貢獻者指南
技術棧
pythontensorflow
領域
machine learning
議題類型
feature
難度面向新貢獻者的預計實作難度，1 表示很小改動，5 表示專家級工作。
4
預計時間有經驗貢獻者完成調查、實作、測試並準備 pull request 的粗略時間範圍。
over 1 week
活動狀態議題目前的可參與程度：新鮮、活躍、陳舊、阻塞或等待維護者輸入。
stale
清晰度議題是否清楚說明預期改動、驗收標準和下一步。
unclear
前置要求
YOLO architecturedarkflow codebaseTensorFlowdarknet cfg format
新手友善度1-100 的估計分數，表示該議題對首次貢獻者的友善程度。
15
研究方向
Analyze the current YOLOv2 implementation in darkflow (e.g., darkflow/darkflow/net/yolo.py) to understand how cfg and weights are parsed. Compare YOLOv3's architecture (https://pjreddie.com/darknet/yolo/) to identify required changes in layer parsing and network construction. Check the issue comments (#665) for any guidance or attempts from the community. Review the darknet repository for YOLOv3 cfg and weights formats.
YOLOv3 support · thtrieu/darkflow#665 | Good First Issue
