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YOLOv3训练自己的数据-简书

用PyTorch实现YOLOv3训练和推理

本文介绍如何使用opencv实现YOLOV3算法对图片进行目标检测，并附有相关代码和结果展示。

YOLOv3使用笔记——TensorRT加速-附件资源

yolov3算法,能生成自己数据的anchors的python脚本

深入解析YOLOv3网络结构，适用于论文研究和实践应用。详细介绍YOLOv3的设计原理、各个阶段的功能和关键特点，帮助读者更好地理解和应用YOLOv3算法。

YOLOv3（You Only Look Once v3）是目标检测领域最新的模型版本，具备高准确率和实时性。与传统的两阶段目标检测方法不同，YOLOv3采用了单阶段检测，通过回归问题的方式在整个图像

在实习的期间为公司写的红绿灯检测，基于YOLOv3的训练好的权重，不需要自己重新训练，只需要调用yolov3.weights，可以做到视频或图片中红绿灯的检测识别。

肺炎是一种严重威胁人类健康的疾病,及时、准确地检测出肺炎可以尽早帮助患者接受治疗。因此,提出了一种基于YOLOv3改进的Multi branch YOLO检测算法。用多分枝膨胀卷积输出的特征代替YOL

针对原始YOLOV3目标检测算法在车辆检测任务中存在的实时性不高的问题,提出了一种改进的车辆检测模型。该模型使用反残差网络作为基础特征提取层,以减少参数量,降低计算复杂度,解决梯度消失和梯度爆炸问题。