tensorflow2.1实现yolov3目标检测算法带简单自定义数据集，本来66张标注好的图片，由于上传限制全部删除，请自行自作并添加，还有用66张图片训练好的权值，请参照博客：https://blog.csdn.net/ABCDABCD321123/article/details/105182644 进行修改，如有疑问请在博客下留言，看到必回

针对VOC2007数据集，9963张RGB图片，9963个xml文件。 搭建YOLOv3模型，加载Darknet-53权重，从头开始手动训练调参。 最后检测精度非常高，针对如此复杂的数据集都能达到70%以上。

本资源用于自身备份使用，以防资源的丢失，因此并非单纯为了获得大家的积分，但获取资源有时也并非一件轻松的事情。这些资源大家可以通过网络搜索获取，如不想麻烦也可以直接下载。

在TensorFlow 2.3中实现的YOLOv3 [] 前言 此仓库源于zzh8829/yolov3-tf2基础上进行修改的，zzh8829/yolov3-tf2代码仓库地址：https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2 修改后的版本是基于Python3、TensorFlow2.3版本、opencv-python4.4 的进行开发的。 主要特点 TensorFlow 2.3 带有yolov3 预先训练好的权重 带有yolov3-tiny 预先训练好的权重 提供接口案例 转移学习示例 使用tf.GradientTape进行Eager模式训练 使用model.fit进行Graph模式训练 具有tf.keras.layers的功能模型 使用tf.data的输入管道 Tensorflow服务 向量化转换 GPU加速 简洁地实现 遵循最佳做

YOLOv3 预训练的神经网络目标检测源代码，IoU 0.5，临界值 0.7，yolov3.weights下载地址：https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

本资源为本人YOLOV3翻译笔记，翻译经过本人按原论文排版和内容校对，确保能够达到原论文一样效果，非常欢迎对目标检测和YOLOV3感兴趣朋友下载学习，共同进步，建议一起下载YOOLOV2论文翻译，因为这个对很多原理性东西讲的很清楚。链接：https://download.csdn.net/download/qq_42109740/12318134

Pytorch YOLOv3 目标检测，YOLOv3 目标检测，python目标检测，支持多个分类，可以直接运行，全部文件。

YOLOv3的主干网络前面部分使用了darknet53结构，对于学习目标检测，学习YOLOv3,darknet53结构是一定会去学习的。该配置文件说明了不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay，learning_rate等。

源代码可以画出loss和iou的曲线，修改相应的路径就可以使用，遇到任何问题可以私聊我

yolov3 裂痕检测模型 权重 自己训练的模型 感兴趣可以拿去用 有任何问题可以私聊我