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使用YOLOv3模型训练自己的数据集，在Ubuntu16.04下面已经能够成功运行，下载使用好了给个好评，O(∩_∩)O谢谢

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

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

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

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。

yolov3算法,能生成自己数据的anchors的python脚本

建议首先阅读文档《HiSVP 开发指南.pdf》、《HiSVP API 参 考.pdf》、《HiSVP 量化库使用指南.pdf》 说明:步骤 b 中生成的 Prototxt 可以直接用,ruyi st