Yolo for Culinary : A Deep Learning Approach
My implementation of yolo algorithm to be later used for culinary computer vision tasks.
YOLO Architecture from paper
Folder Structure
yolo
├── config
│ └── defaut.toml
├── dataset
│ └── VOCdevkit
│ └── VOC2012
├── docs
│ ├── images
│ │ ├── input_output.png
│ │ └── test.png
│ ├── source
│ │ ├── conf.py
│ │ └── index.rst
│ ├── Makefile
│ ├── make.bat
│ └── requirements.txt
├── examples
├── images
│ └── example.jpg
├── tests
│ ├── test_bbox.py
│ ├── test_main.py
│ ├── test_model.py
│ └── test_utils.py
├── yolo
│ ├── bbox.py
│ ├── dataset.py
│ ├── gridcell.py
│ ├── model.py
│ ├── trainer.py
│ ├── utils.py
│ └── yolo.py
├── LICENSE
├── README.md
├── pytest.ini
├── requirements.txt
└── setup.py
Indices and tables
- Usage of YOLO
- Modules
BoundingBoxBoundingBox.contains()BoundingBox.get_area()BoundingBox.get_bottom_right()BoundingBox.get_center()BoundingBox.get_confidence()BoundingBox.get_height()BoundingBox.get_top_left()BoundingBox.get_width()BoundingBox.get_xmax()BoundingBox.get_xmin()BoundingBox.get_ymax()BoundingBox.get_ymin()BoundingBox.int_area()BoundingBox.intersects()BoundingBox.iou()BoundingBox.on_edge()BoundingBox.union_area()
GridCellUtils
- API