yolov3tiny.weights

“您只看一次v4”（YOLOv4）是深度学习中的一种对象检测方法。YOLOv4-tiny是基于YOLOv4提出的，它可以简化网络结构并减少参数，使其适合在移动和嵌入式设备上进行开发。.. 为了提高目标

包含4个文件分别是yolo-v4的.bin和.param 以及yolo-v4tiny的.bin和.param 官方提供的,我忘了从哪里下载的了,教程需要所以传上去了

一种基于YOLOV4TINY的人头检测方法，只需要使用OPENCV进行实现。该方法可以有效地检测出图像中的人头，并给出其位置和边界框的信息。通过使用YOLOV4TINY网络结构和OPENCV图像处理库

YOLO是JosephRedmon和AliFarhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。JosephRedmon和AliFarhadi发表的YOLO2进一步提高了检测的精度

yolo v3的网络结构，用于目标检测，语义分割，内容较多，此处仅仅只是其网络结构。

此pb文件对应tensorflow c++做推理使用，具体结合博文代码

python版，使用opencv调用神经网络，跑yolov3模型。使用socket接受数据，使用gui展示结果

github未编译的源文件，旨在解决同学们git下载较慢的情况

基于keras的yolov3物体检测源码，可以直接运行使用，用于物体的定位识别。

YoloV3ModelforKittiDataSet初步训练的模型，可以作为预训练权重