YOLOV3：只看一次目标检测模型在Pytorch当中的实现-替换高效网络主干网络 2021年2月8日更新：加入letterbox_image的选项，关闭letterbox_image后网络的地图得到大幅度提升。 目录 性能情况 训练数据集 权值文件名称 测试数据集 输入图片大小 行动计划0.5：0.95 行动计划0.5 挥发性有机化合物07 + 12 VOC-Test07 416x416 -- 78.9 所需环境 火炬== 1.2.0 文件下载 训练所需的efficiencynet-b2-yolov3的权重可以在百度云下载。链接： ： 提取码：hiuq其他版本的efficiencynet的权重可以将YoloBody（Config，phi = phi，load_weights = False）的load_weights参数设置成True，从而获得。 预测步骤 a，使用预训练权

可实现树莓派主动追踪目标，并实现树莓派和pc的信息交互等功能。

摘要 前面基本已经将yolo3的大致细节都分析了，那么现在就要训练自己下载的数据集来看下效果，进行迁移学习，首先我会先对github本身自定义的custom数据集进行训练，只有一张照片，一个标签签，之后训练自己的数据集是摇从xml文件先提取标签，完全按照custom中的格式进行布局，然后修改一下cfg文件就可以运行。dataset源码是对txt文件的处理，在实际运行中对数据进行分析是利用panda，所以直接利用panda生成csv文件进行读取更加方便。代码githubhttps://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 custom数据集文件 在

参考博客链接：https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/116424523

YOLO3支持库1.2.rar YOLOV3主要改进： 调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax 1.新的网络结构Darknet-53 2、YOLO3更进一步采用了3个不同尺度的特征图来进行对象检测。能够检测的到更加细粒度的特征。对于这三种检测的结果并不是同样的东西，这里的粗略理解是不同给的尺度检测不同大小的物体。 3、使用Kmeans聚类的方法来决定anchors的尺寸大小： YOLO2已经开始采用K-means聚类得到先验框的尺寸，YOLO3延续了这种方法，为每种下采样尺度设定3种先验框，总共聚类出9种尺寸的先验框。

ROS的YOLOv3 概述 这是的扩展使用ROS包装器实现YOLOv3作为ROS节点的功能的。 该节点是用Python编写的，并遵循原始darknet软件包中包含的示例。 该软件包已在Ubuntu 16.04和ROS Kinetic上进行了测试。 作者：王子凡， 引用 关于Darknet： : YOLOv3方法最初在描述。 结果 安装 依存关系 OpenCV3的 西皮 建造 转到您的工作区并下载存储库： git clone --recursive https://github.com/SailColubrid/yolo3_ros.git 首先构建Darknet，请参阅 cd yolo3_ros cd darknet 如果要使用GPU和cudnn。 请确保您更改 OPENCV = 0 在Makefile中 OPENCV = 1 启用OpenCV使用。 对于ros_yo

颜色分类leetcode 使用 YOLOv3 对象检测器的汽车颜色分类示例 介绍 使用 . 它由用于查找汽车的目标检测器和用于识别检测到的汽车颜色的分类器组成。 对象检测器是 YOLOv3（OpenCV DNN 后端）的实现。 它不使用 GPU，在 Intel Core i5-7600 CPU 上处理一帧需要 1 秒。 YOLOv3 权重是从 . 分类器基于 Mobilenet v2（TensorFlow 后端）。 在 Intel Core i5-7600 CPU 上进行单一分类需要 35 毫秒。 它可以通过在 GPU 上运行和使用批处理来进一步加速。 这个分类器还不够准确，用作概念验证演示。 图像中的物体检测和分类 此示例将图像作为输入，使用 YOLOv3 对象检测器检测汽车，裁剪汽车图像，在保持纵横比的情况下使它们成为正方形，将它们调整为分类器的输入大小，并识别每辆车的颜色。 结果显示在显示屏上并保存为 output.jpg 图像文件。 用法 使用 --help 查看 car_color_classifier_yolo3.py 的用法： $ python car_color_cla

yolo3可视化界面_火焰检测+2k已标注火焰数据集.7z 开盖即食，函数模块化处理，修改方便，添加错误反馈机制，运行更稳定 共有5个界面：登陆、注册、图片检测（打开、检测）、视频检测（打开视频、关闭视频、检测视频、停止检测）、实时检测（打开摄像头、关闭、检测、关闭检测） 其中在所有检测种，使用本数据集检测正确度可以达到90%

autoware1.14的YOLO2、YOLO3权重文件

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！