Python在PyTorch中实现YOLOv3

本文介绍如何配置YOLOv3训练环境以及详细的训练教程，其中的方法也适用于YOLOv5部分。我们将提供一些适合目标检测的小方案，以方便读者训练YOLO系列模型。如果您在实践中遇到问题，欢迎与我们交流。

深度学习YOLOv3分类算法

遮罩检测yolov3 #实时遮罩检测

YOLO 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。 faster-RCNN 中也直接用整张图作为输入,但是 faster-R

yolov3、yolov4可视化结构图，详细的yolov3、yolov4完整入门讲解在博客首页，包括yolov4详细的讲解，以及和yolov3不同之处。

环境：Keras+python3+tensorflow—GPU+jupyternotebook运行本代码实现调用本机摄像头，实时对目标进行检测，识别。

复杂的YOLOv4 本文基于YOLOv4的PyTorch实现: 特征 基于YOLOv4的实时3D对象检测 支持 张量板 镶嵌/切口增强训练 使用旋转框的损失进行优化。 更新2020.08.26 : 更

加入关键点的darknet训练框架，使用yolov3实现了轻量级的人脸检测。借鉴AlexeyAB大神的 darknet 做适量修改。 使用scripts/retinaface2yololandmark

YOLO3D: End-to-end real-time 3D Oriented Object Bounding Box Detection from LiDAR Point Cloud (ECCV

fmpytorch 在Cython中PyTorch实现分解机模块