Can I use YOLOv3 cfg/weights with darkflow correctly?
贡献者指南
技术栈
pythontensorflow
领域
machine learning
议题类型
feature
难度面向新贡献者的预计实现难度，1 表示很小改动，5 表示专家级工作。
4
预计时间有经验贡献者完成调查、实现、测试并准备 pull request 的粗略时间范围。
over 1 week
活动状态议题当前的可参与程度：新鲜、活跃、陈旧、阻塞或等待维护者输入。
stale
清晰度议题是否清楚说明期望改动、验收标准和下一步。
unclear
前置要求
YOLO architecturedarkflow codebaseTensorFlowdarknet cfg format
新手友好度1-100 的估计分数，表示该议题对首次贡献者的友好程度。
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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.
