详细的yolov3-darknet代码解析。

yolo v4 源码，可以去github下载，速度也可以勉强接受

darknet深度网络开发，目标识别，yolo网络，源码，python

下载后放到darknet_ros/darknet_ros/yolo_network_config/weights/

DarknetYolov3v4模型文件及对应预训练权重(tiny与非tiny)

详细描述daknet yolov3训练过程，包含数据标注、标注数据转化说明及其python代码、CPU和GPU训练过程及GPU训练结果描述，适合刚接触darknet模型训练的朋友们，如对文档相关内容或yolo模型相关的其他问题，均可留言交流哦！感谢支持，也希望能帮到大家！

已完成配置，直接编译就可使用

本课程在介绍计算机视觉深度学习基本概念基础上，详尽讲解YOLOV3和YOLOV4的算法模型原理，并基于实际项目中的无人零售商品数据集来手把手教大家如何将它训练成YOLOV3和V4模型，最后对训练出来的模型集进行性能评估，从而挑选出最优模型。 课程主要分为九大章： 1。课程内容介绍、特色及其答疑2。计算机视觉深度学习基本概念及其yolo1,2,3的模型结构讲解3。darknet框架介绍及其安装4。darknet训练和推理代码的梳理5。基于darknet框架训练一个无人零售商品数据集 上半部6。基于darknet框架训练一个无人零售商品数据集 下半部7。模型评估指标（训练过程的loss和iou曲线显示，PR，RECALL，AP以及MAP的计算）8。YOLOV4算法模型原理讲解9。YOLOV4算法模型的训练和测试

YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。本课程将学习YOLOv3实现darknet的网络模型改进方法。具体包括：? PASCAL VOC数据集的整理、训练与测试?? Eclipse IDE的安装与使用?? 改进1：不显示指定类别目标的方法 （增加功能）?? 改进2：合并BN层到卷积层 （加快推理速度）?? 改进3：使用GIoU指标和损失函数 （提高检测精度）?? 改进4：tiny YOLOv3 （简化网络模型）? AlexeyAB/darknet项目介绍除本课程《YOLOv3目标检测实战：网络模型改进方法》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程，请关注该系列的其它课程，包括：《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》在学习课程《YOLOv3目标检测实战：网络模型改进方法》前，建议先学习课程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》和课程《YOLOv3目标检测实战：交通标志识别》之一和课程《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》。

Darknet是一个深度学习框架，该框架有一些自己独有的优点： 1.易于安装：在makefile里面选择自己需要的附加项（cuda，cudnn，opencv等）直接make即可，几分钟完成安装； 2.没有任何依赖项：整个框架都用C语言进行编写，可以不依赖任何库，连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数； 3.结构明晰，源代码查看、修改方便：其框架的基础文件都在src文件夹，而定义的一些检测、分类函数则在example文件夹，可根据需要直接对源代码进行查看和修改； 4.友好python接口：虽然darknet使用c语言进行编写，但是也提供了python的接口，通过python函数，能够使用python直接对训练好的.weight格式的模型进行调用； 5.易于移植：该框架部署到机器本地十分简单，且可以根据机器情况，使用cpu和gpu，特别是检测识别任务的本地端部署，darknet会显得异常方便。