我真的不太了解机器学习。我刚刚下载了用于统一的 tensorflow sharp 插件，并使用预训练的 yolov2 模型进行了尝试。现在，我想训练自己的模型来检测某种物体。
我真的觉得自己像个外星人。我应该怎么办？我必须学习“张量流”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：https ://timebutt.github.io/static/how-to-train-yolov2-to-detect-custom-objects/
但如果我没记错的话，它是用暗网而不是 tensorflow 训练的。所以我认为我不能将输出与 tensorflowsharp 插件一起使用。我找不到任何关于该主题的简单教程。任何帮助将不胜感激..
好的。对于像我这样的新手，这是你必须做的：
用 Darknet 编写的 YoloV2 算法。Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架。如果你想使用YoloV2 和unity tensorflowsharp 插件，你需要一个YoloV2 的Tensorflow 实现。
和暗流。（Darknet+Tensorflow=Darkflow。很有趣吧？）完成了这项工作。所以，这里是你应该做些什么来训练你自己的 yolov2 算法以与 tensorflow 统一使用的大纲：
1-) 使用 tensorflow 安装 anaconda 和 python 环境 2-) 从 github 下载 darkflow 3-) 使用 darkflow 训练 yolov2 4-) 将训练文件转换为 .pb，然后 .bytes 5-) 使用 .bytes 和 tensorflowsharp
对于前 3 个步骤，我强烈推荐从这个开始的视频系列：https ://www.youtube.com/watch?v=PyjBd7IDYZs
希望能帮助到你。当你卡住时，请随时发表评论。