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YOLOv3 with spatial pyramid pooling, or something
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f6d8617360
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|
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|
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[shortcut]
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|
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|
|
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######################
|
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|
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[convolutional]
|
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|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
|
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[convolutional]
|
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batch_normalize=1
|
||||||
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filters=512
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|
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### SPP ###
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|
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[route]
|
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|
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[maxpool]
|
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|
|
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[route]
|
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|
|
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[maxpool]
|
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|
|
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|
[route]
|
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|
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|
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|
### End SPP ###
|
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|
|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
|
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[convolutional]
|
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|
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|
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[convolutional]
|
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|
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[convolutional]
|
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[convolutional]
|
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|
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[yolo]
|
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|
||||||
|
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|
||||||
|
classes=80
|
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num=9
|
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|
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|
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|
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[route]
|
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|
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|
|
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|
[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
|
||||||
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[route]
|
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|
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|
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|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
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|
[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
|
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[convolutional]
|
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|
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|
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|
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|
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|
|
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[convolutional]
|
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|
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|
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[convolutional]
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|
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[convolutional]
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[convolutional]
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|
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[convolutional]
|
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|
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filters=255
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|
|
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|
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[yolo]
|
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|
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|
||||||
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classes=80
|
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num=9
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|
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|
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|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
[route]
|
||||||
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|
||||||
|
|
||||||
|
[convolutional]
|
||||||
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|
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|
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|
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|
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|
||||||
|
|
||||||
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[upsample]
|
||||||
|
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|
||||||
|
|
||||||
|
[route]
|
||||||
|
layers = -1, 36
|
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|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
[convolutional]
|
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|
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[convolutional]
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[convolutional]
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|
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[convolutional]
|
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|
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pad=1
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[convolutional]
|
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|
||||||
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|
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|
|
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[convolutional]
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|
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||||||
|
|
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[convolutional]
|
||||||
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||||||
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stride=1
|
||||||
|
pad=1
|
||||||
|
filters=255
|
||||||
|
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|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
[yolo]
|
||||||
|
mask = 0,1,2
|
||||||
|
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326
|
||||||
|
classes=80
|
||||||
|
num=9
|
||||||
|
jitter=.3
|
||||||
|
ignore_thresh = .7
|
||||||
|
truth_thresh = 1
|
||||||
|
random=1
|
||||||
|
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