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为什么从darknet模型到keras模型的转换会降低精度

keras neural-network deep-learning

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我有一个训练有素的黑暗模型，并与此权重文件。现在我用这个把它转换成了keras

python3 convert.py yolo_tiny.cfg final.weights output.h5
@这：

但这会导致错误的预测，而在黑暗中，它会在同一张图像上给出真实的预测。

如果我没有弄错的话，darknet直接调整了图像的大小，而信箱则调整了图像的大小。尝试用默认opencv resize替换信箱
Сv2。如果我没有弄错的话，请调整大小（图像、模型图像大小）
，直接调整暗色大小的图像，而信箱则调整图像大小。尝试将信箱替换为默认的opencv resize
Сv2。resize（图像、模型图像大小）