采用tensorflow（python）实现 YOLO v3目标检测算法，可对图片，包含图片的文件夹、摄像头和视频进行对如下20个类物体的检测。

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(84条消息) Yolo v3目标检测模型代码使用_Exploer_TRY的博客-CSDN博客_yolov3目标检测代码.html

YOLO v3 物体检测算法

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YOLOv3_TensorFlow 注意：由于我已切换到PyTorch一年，因此不再维护此回购协议（实际上我已经取消了很长一段时间的支持）。 寿命短，我使用PyTorch。 1.简介 这是我在纯TensorFlow中实现的 。 它包含有关您自己的数据集的完整培训和评估流程。 此仓库的主要功能是： 高效的tf.data管道 权重转换器（将COCO数据集上的预训练暗网权重转换为TensorFlow检查点。） 极快的GPU非最大抑制。 完整的培训和评估渠道。 Kmeans算法选择先验锚框。 2.要求 Python版本：2或3 包装方式： tensorflow> = 1.8.0（理论上任

yolo-v3:Yolov3用于对象检测和跟踪的Rust实现

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YOLO V3在windows下配置-附件资源

libtorch-yolov3：YOLO v3对象检测算法的Libtorch实现