Windows系统下配置深度学习Darknet框架使用YOLO神经网络算法实现目标检测(Windows10+VS2015+OpenCV3.4.0+CUDA9.0+cuDNN7.0)-附件资源

该文档为目标检测算法YOLOV3算法在训练数据集市所使用的的框架，制作适合自己的数据集使用该文档、数据进行训练YOLOV3数据。具体训练YOLOV3数据集的方法可以参考博客 https://blog.csdn.net/qq_41900772/article/details/95064437

火车卷积神经网络-YOLO算法 在这个项目中，我将讨论YoloV3体系结构以及如何在自定义数据集上进行训练，我将逐步解释如何使用Darknet框架来实现它。 介绍 什么是物体检测？ 对象检测如何工作？ YOLO-您只看一次 YOLO v3。 网络架构 特征提取器 功能检测器 完整的网络架构 如何在自定义数据集上训练YOLOv3 资料准备 贴标 准备好文件进行培训 训练模型（Darknet框架） 使用自定义权重进行对象检测 介绍 什么是物体检测？ 对象检测是一种包含对象分类和对象本地化两个任务的技术。 它是经过训练可检测多种类别的对象的存在和位置的模型。 它可以用于静态图像，甚至可以实时用于视频。 来自图片 对象检测如何工作？ 对象检测找到对象并在其周围绘制一个边界框。 这是一种与计算机视觉和图像处理有关的计算机技术，用于自动驾驶汽车，面部识别，行人检测等。...最新的算法

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darknet框架下进行深度学习，所制作的水面漂浮垃圾数据集一共2400张。数据集基本上都是实地拍摄采集然后处理，同时进行了手工标注，可以直接用于训练。