yolov3_detect.zip

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

在运行目标检测典型算法yolov3时，有不同的神经网络可供选择，该文件是spp版本，文件提供了神经网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size,width,height,channel,mom

yolov3_darknet.tar

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