pytorch实现yoloV3全套代码、配置文件打包、权重文件、coco.name文件打包，直接运行detect即可实现识别自己的图片
2021-12-23 23:57:55
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针对图像中小目标检测率低、虚警率高等问题,提出了一种YOLO V3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,提出对原网络输出的8倍降采样特征图进行2倍上采样,将2倍上采样特征图与第2个残差块输出的特征图进行拼接,建立输出为4倍降采样的特征融合目标检测层。为了获取更多的小目标特征信息,在YOLO V3网络结构Darknet53的第2个残差块中增加2个残差单元。利用K-means聚类算法对目标候选框的个数和宽高比维度进行聚类分析。用改进的YOLO V3算法和原YOLO V3算法在VEDAI数据集上进行对比实验,结果表明改进后的YOLO V3算法能有效检测小目标,对小目标的召回率和检测的平均准确率均值都有明显的提升。
2021-09-01 21:36:44
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Pytorch YOLOv3 目标检测，YOLOv3 目标检测，python目标检测，支持多个分类，可以直接运行，全部文件。
2021-05-18 19:53:47
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计算机学习，yolov3模型，能识别80种类别的物体。包含权重文件，配置文件，及类别文件。可以结合opencv，进行目标检测。
2021-04-19 01:02:43
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