python opencv yolov3 目标检测，用opencv的dnn模块实现Yolo-Fastest的目标检测。 用opencv的dnn模块实现Yolo-Fastest的目标检测。 用opencv的dnn模块实现Yolo-Fastest的目标检测。

在运行目标检测典型算法yolov3时，有不同的神经网络可供选择，该文件是voc版本，文件提供了神经网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay，learning_rate等。

环境要求：Python >= 3.5；OpenCV；PyTorch >0.4 预训练权重文件https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 下载完毕放在根目录下就可以。 待检测图片放在imgs，输出结果在det文件夹下 python detect.py 参考：https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3 原版无输出图片，查阅资料后修改完毕。直接运行detect.pyjike 输出结果。

中文 | tfjs-yolov3 介绍 完全用js来实现图片中的目标检测 基于yolov3算法和Tensorflow.js库 用tensorflow.js实现yolov3和yolov3-tiny 需要注意的是: 必须是Tensorflow.js@v0.12.4版本以上 特点 可以识别任意尺寸的图片 同时支持yolov3和yolov3-tiny 快速开始 安装 npm install tfjs-yolov3 用法示例 import { yolov3, yolov3Tiny } from 'tfjs-yolov3' async function start () { const yolo = await yolov3Tiny() // pre-load model (35M) // or // const yolo = await yolov3() // pre-load mode

用来将wider_face的数据集的标签清洗，防止出现段错误，训练中断的问题

数据集：血细胞

xyolo xyolo是一个Python实现的、高度封装的YOLO v3类库。 借助xyolo，您可以只使用几行Python代码轻松完成yolo3目标检测任务的训练和调用。 xyolo is a highly encapsulated YOLO v3 library implemented in Python. With xyolo, you can easily complete the training and calling of the yolo3 target detection task with just a few lines of Python code. 请注意： 我使用的Python是Anaconda的Python 3.7发行版本，在shell里面进行了初始化(python和pip默认指向当前激活环境，而不是默认的python2)，所以文章中的python和pip请根

现阶段火灾频发，需要自动进行火灾的检测与识别，虽然存在温度、烟雾传感器等火灾检测手段，但是检测实时性得不到保证.为了解决这一问题，提出了基于改进YOLOv3的火灾检测与识别的方法.首先构建一个多场景大规模火灾目标检测数据库，对火焰和烟雾区域进行类别和位置的标注，并针对YOLOv3小目标识别性能不足的问题进行了改进.结合深度网络的特征提取能力，将火灾检测与识别形式化为多分类识别和坐标回归问题，得到了不同场景下火焰和烟雾两种特征的检测识别模型.实验表明，本文提出的改进YOLOv3算法对不同拍摄角度、不同光照条件下的火焰和烟雾检测都能得到理想的效果，同时在检测速度上也满足了实时检测的需求.

基于yolo网络的目标识别检测方法，及训练说明。YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection），是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测系统。在2017年CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi又发表的YOLO 2，进一步提高了检测的精度和速度。

yoloV3与训练的权重文件，基于coco数据集，下载下来直接就可以使用