在过去的几周里，我们一直在讨论面部标志以及它们在计算机视觉和图像处理中的作用。 我们已经开始学习如何在图像中检测面部标志。 然后我们发现如何标记和注释每个面部区域，比如眼睛、眉毛、鼻子、嘴和下颌线。 今天，我们将扩展面部标志的实现，以 ...

计算机视觉已不再仅仅属于博士和研发人员了。 像Tensorflow，Keras和OpenCV这样的开源库让计算机视觉变得更易于访问和更容易实现。 如果与深度神经网络等算法的进步相结合，它会变得更加容易！ 在这篇文章中，我们将引导您构建一个深层神经网络，它可以识别 ...

先将其转为Keras适用的h5文件：python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo_weights.h5 注意：yolov3.cfg在这里先不用修改；h5文件名命名为yolo_weights.h5，因为后面的训练程序中要用到，默认为这个。