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###移植yolo2到caffe框架过程中用到的一些关键文件 　 0. yolo-in-caffe源码</br>

  1. yolo.prototxt   yolo2的网络配置文件，对应着darknet中的yolo.cfg编写
  2. conver_weights_to_caffemodel.py
    将yolo2的weights文件转化为caffemodel文件
    可能需要更改prototxt和weights的路径
  3. compare_output.py
    比较darknet和caffe各层输出的脚本文件，使用这个脚本比较是一种可靠的方式，但是也可以把数据图形化显示，这样更容易比较，而且不用在意数值上的严格相等</br> python compare_output.py layer_output_in_caffe layer_output_in_darknet
  4. save_sized_image.py</br> 在caffe框架中保存resize后的图片到sized_image.npy 仍然有一个问题，caffe保存的sized_image.npg 和 darknet中保存的sized_image 两个进行数据比对时并不完全一致，我使用compare_output.py 比对两个数据时，发现在一定误差范围内，数据的相似性（暂且叫这个）大概在90%多，这样应该不会影响到后边图像的特征提取</br>
  5. 效果展示</br></br> image