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yolov3-tiny.weights,目标检测yolov3算法的预训练权重,简化版,也可从官网上直接下载

yolov3权重文件，官方下载速度太慢，为了方便大家，故将压缩包上传

yolo-mxnet的运动跟踪算法，大家可以看看，应该会有所帮助

YOLO行人检测，行人检测(PedestrianDetection)是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在行人并给予精确定位。该技术可与行人跟踪，行人重识别等技术结合，应用于人工智能系统、

PyTorch-YOLOv3 YOLOv3的最小PyTorch实现,并支持训练,推断和评估。 安装 克隆和安装要求 $ git clone https://github.com/eriklindern

yolov3_darknet.tar

PyTorch中的YOLOv3 YOLOv3在PyTorch中的实现非常少,仅跨越大约800行代码(不包括绘图功能等),支持训练和评估,并带有辅助功能以进行推理。 目前有Pascal-VOC的预训练权

此存储库包含PyTorch中YOLOv3的Ultralytics推理和训练代码。 该代码可在Linux,MacOS和Windows上运行。 感谢YOLO的Joseph Redmon 。 要求 安装了所

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。

Yolov3是基于一款小众的深度学习框架——darknet的目标检测开源项目,darknet短小精悍,虽然功能和复用性不如当前大火的深度学习框架Tensorflow和Caffe2,但由于其源码都是用纯