如何使用tensorflow训练tiny yolov2？

我真的不太懂机器学习。我刚刚下载了tensorflow sharp unity插件，并用预先训练好的yolov2模型进行了试用。现在，我想训练我自己的模型来检测某种物体

我真的觉得自己像个外星人。我该怎么办？我必须学习“tensorflow”吗？“用tensorflow训练yolov2”的真正含义是什么

我在这里找到了一篇好文章：

---

但如果我没有错的话，它是用暗色而不是tensorflow训练的。所以我想我不能使用tensorflowsharp插件的输出。我找不到任何关于这个主题的简单教程。任何帮助都将不胜感激。

好的。对于像我这样的新手，以下是你必须做的：

YoloV2算法是用Darknet编写的。Darknet是一个用C和CUDA编写的开源神经网络框架。如果您想将YoloV2与unity tensorflowsharp插件一起使用，则需要YoloV2的Tensorflow实现

和。（黑暗+坦索流=黑暗流。有趣吧？）。因此，以下是您应该做些什么来训练自己的yolov2算法，以便与tensorflow结合使用：

1-）使用tensorflow安装anaconda和python环境 2-）从github下载暗流 3-）带暗流的yolov2列车 4-）将培训文件转换为.pb，然后转换为.bytes 5-）将.bytes与tensorflowsharp一起使用

对于前3个步骤，我强烈推荐从以下步骤开始的视频系列：

希望能有帮助。当你陷入困境时，请随时发表评论