c# 调用yolov3 的程序，实现目标识别 c# 调用yolov3 的程序，实现目标识别 c# 调用yolov3 的程序，实现目标识别c# 调用yolov3 的程序，实现目标识别

yolov3 object detection+Flask+dockerfile publish

在自建的数据集上训练yolov3准备（四）：将密集人头检测数据集brainwash标注转换成yolo标注，并用yolo_mark验证（附python脚本）-附件资源

好不容易找到的，yolov3.h5的百度云下载链接，github下载不下来

pytorch版本的yolov3voc版本火焰数据集

sort-deepsort-yolov3-ROS-master.zip

YOLOv3-Pytorch版本训练教程-附件资源

YOLOv3-Torch2TRT 介绍 通过torch2trt Python API将YOLOv3和YOLOv3-tiny（PyTorch版本）转换为TensorRT模型。 安装 克隆仓库 git clone https://github.com/DocF/YOLOv3-Torch2TRT.git 下载预先训练的体重 $ cd weights/ $ bash download_weights.sh 要求 需要两个特殊的Python包： 张量 火炬2trt 由于YOLO中的升采样操作，根据torch2trt API的介绍，您需要使用插件安装该版本。 安装参考： : 检查torch2trt API python3 check.py 推理加速 加速技术： FP16 TensorRT 以下是TITAN xp的一些结果： 型号名称 输入尺寸 FP16 整个模式*（FPS） 骨

用flask把yolov3的推断做成接口，返回json的串，需要使用自己的权重文件，使用sh文件部署

基于Pytorch的YOLO v3做缺陷检测，包含全部代码和数据集。详细内容参考 https://blog.csdn.net/cheweng4363/article/details/107199141