导入和导出Darknet模型(https://github.com/pjreddie/darknet)的MATLAB深度学习网络。导入器可以导入暗网中的所有系列网络和一些简单的dagnetwork。出口商可以出口所有系列网络和部分骨干网络。除了导入深度神经网络外，导入器还可以获得网络的特征图大小、参数数量和计算能力FLOPs。对于yolov2, yolov3还可以导入许多以前的模块，以便以后访问yolo层。此程序需要Matlab2020a及以上版本，没有其他依赖。

在MATLAB深度学习网络中导入和导出Darknet模型(https://github.com/pjreddie/darknet）。进口商可以导入darknet中所有的seriesNetwork和部分简单的DAGnetwork，出口商可以导出所有的seriesNetwork和部分的backbone网络。其中进口商除了导入深度神经网络外，可以获得网络的特征图大小，参数个数，计算力FLOPs。对于yolov2,yolov3也可导入前面的若干模块，以供后期接入yolo层。此程序要求Matlab2020a版本及以上，无其他任何依赖。

使用示例见main.mlx
------------------------------------------------------------------ 2020.6.30更新 -------------------------------------------------------------------
这个存储库使用简化和最少的代码来再现yolov3 / yolov4检测网络和暗网分类网络。重点如下:

1、支持原始版本暗网模型;
2、支持“* .cfg”、“* .weights”模型的训练、推理、导入导出;
3、支持最新的yolov3、yolov4型号;
4、支持暗网分类模型;
5、支持特征图大小计算、flop计算等各种指标。
这些代码可读性很强，比pytorch和tensorflow等其他框架更简洁!
但是不包含各种训练数据增强技巧
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所有型号下载链接:
链接：https://pan.baidu.com/s/1UvPKSlT7K3hzeXof4ovN_A
提取码:dbbo