适用于u神新版本的pytorch-yolov3,更新了一些网络模型的名称，如果使用了旧版的pt文件，会出现无法加载模型的问题

yolov3+deepsort 车辆跟踪 行人跟踪 目标跟踪有gui界面 YOLO V3 deepsort 视频跟踪 python源码 样例：https://www.bilibili.com/video/BV1Hy4y1z7P2?from=search&seid=10671823394219985437

一。介绍 本项目将Yolo-v3的源代码在Android Studio进行开发编译和部署到Android手机上，实现利用手机硬件平台完成对Yolo-v3网络的调用。项目以Yolo-v3-tiny为示例进行开发，其他相关网络可以通过Darknet网站下载权重文件进行复现。 二。开发环境 操作系统：Ubuntu 16.04 Android Studio：3.1.3 手机：小米MI 8 相关教程： 请自行查阅指南完成Android Studio安装以及NDK，SDK等相关开发环境的配置。 三，项目建成 3.1原始代码导入 在Andorid Studio构建一个支持C语言的项目，然后从下载源代码。 在项目工程的cpp文件夹下新建的深色网络文件夹，将下载的源码中的示例，包括src三个文件夹复制到Android工程中。 3.2原始修改 3.2.1包括文件夹 包括文件夹下放置的是darknet的头

darknet的YoloV3-tiny检测交通标志--34种（.cfg配置文件，.data、.name文件、权重文件），针对清晰图像有较好的识别效果。使用该资源请提前部署好darknet环境即可直接识别。 （ps：我原本没调整需要积分，后来发现都下载不了来找我，才发现是动态积分自己调整的，我设置了不允许动态调分，大家下载了自己研究一下吧，darknet教程网上有很多，不懂的花点心思搜一搜还是能搜到的，加油，祝大家学业顺利）

一种改进的YOLO_v3红外图像行人检测方法

yolov3-tiny预训练 yolov3预训练 yolov4 预训练yolov4-tiny预训练模型，全部打包在压缩文件

Yolo-V3 yolov3.cfg（236 MB COCO Yolo v3）-需要4 GB GPU-RAM： ://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 测试： 使用可选的命令行参数运行以下命令，以对“ images”文件夹中的图像执行检测。 默认情况下，“结果”文件夹将存储输出。 python detect_from_image.py 使用可选的命令行参数运行以下命令以从网络摄像头执行检测 python detect_from_video.py

该程序包主要功能就是提取Yolov3训练过程中的日志进行loss可视化程序，可用于论文的模型训练loss曲线绘制等。

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