车祸事故项目 道路交叉口经常发生交通事故。 一个能够在发生事故时发出警告的系统是对事故做出快速响应的必要条件。 我们的项目能够检测到尤其在道路交叉口发生的“ T”形事故。 在项目中，通过查看被检测对象的坐标相交来进行事故检测。 Darknet YOLO V3用于事故检测。 通过查看汽车，摩托车，自行车和公共汽车的坐标来进行事故检测。 该算法在白天碰撞视频期间在单车道道路上的“ T”形碰撞中正常工作。 该项目是在Ubuntu 18.04操作系统上开发的。 在您自己的计算机上运行项目 在计算机上安装 。 将将Darknet构建后创建的“ darknet.so”文件粘贴到项目目录中，并将文件名更改为“ libdarknet.so”。 创建虚拟环境（Python 3.6） 上传所需的库可在requirements.txt 。 在项目目录中时， pip install -r requirem

基于win10+vs2017+cuda10.4+opencv3.49+mx250显卡编译

使用 "Darknet yolov3-tiny" 训练检测模型 1. 下载data.zip,提取码: j7c2. https://pan.baidu.com/share/init?surl=_Wgy_3mBgNREXXn7HRfAHw 2. 将data.zip解压到darknet.exe所在目录下. 3. 进入data/voc目录下运行voc_label.bat重新生成2019_train.txt, 2019_val.txt. 4. 修改cfg/yolov3-tiny.cfg 见文档 5执行 darknet.exe detector train data/voc.data cfg/yolov3-tiny.cfg 6. 训练过程 见文档

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

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！

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版yolov3无人机检测训练权重，包括几万张图片训练好的yolov3-drone.weights和yolov3-tiny-drone.weights训练好的权重，并附上了测试的视频，用于检测空中的旋翼无人机，目标类别名为drone,有需要的可以下载

darknet版yolov3乒乓球检测训练权重，data/coco.names ; cfg/coco.data ; cfg/yolov3.cfg ; 类别名为ping pong；训练好的权重保存在backup文件夹中；附附训练loss图和map曲线图，并包含乒乓球训练数据集400多张

使用darknet（windows GPU 版本） yolov3 训练自己的第一个检测模型.,使用darknet（windows GPU 版本） yolov3 训练自己的第一个检测模型.

License-plate-recognition 使用 "Darknet yolov3-tiny" 训练检测模型 1. 下载,提取码: j7c2. 2. 将data.zip解压到darknet.exe所在目录下. 3. 进入data/voc目录下运行voc_label.bat重新生成2019_train.txt, 2019_val.txt. 4. 修改cfg/yolov3-tiny.cfg [net] batch=64 subdivisions=4 // 这里根据自己内存大小修改(我11G显存设置2时,中途会out of memory. 所以设置4, 训练时显存占用约6G) angle=5 // 增加旋转角度产生样本 max_batches = 220000 //最大迭代次数 steps=70000,200000 //调整学习率变化