Python 仅用于人/车辆检测的预训练CNN（tensorflow/darknet/caffe）权重

我使用的是tensorflow的预训练权重，它主要是在数据集上训练的，涵盖了包括人类在内的大约80个不同的类，因此使用这些模型肯定会导致更高的计算权衡，因此，是否有任何公开的预先训练的重量，在这种情况下，只关注一类人或车辆（汽车）

如果没有可用的此类模型，那么如何对这些现有模型进行微调或定制，例如

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“ssd_inception_v2_coco_2018_01_28”，它的mAP为32，计算效率也很高，因此，如何利用这些模型仅检测人类而不检测任何其他对象。

您尝试过该模型吗？

按照您链接的GitHub repo中的说明，对数据集上的任何模型进行微调。KITTI包含汽车类和行人类。