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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
本文提出了一种基于改进YOLOv3的算法，能够在复杂字符干扰的场景下快速定位铁路集装箱箱号。该算法采用了EfficientNetv2轻型网络作为主干网络，并通过改进损失函数、利用规整通道剪枝和增加SP
为解决YOLOv3算法在检测道路交通灯时存在的漏检率高、召回率低等问题,提出一种基于优化YOLOv3算法的交通灯检测方法。首先,采用K-means算法对数据进行聚类分析,结合聚类结果和交通灯标签的统计
自然场景OCR（YOLOv3+CTPN+CRNN）,附带整个项目代码，详细代码注释
yolov3的cfg配置文件以及weights文件，测试帧数达到40+，精度高
图片-xml匹配、重命名、读取xml并重新生成xml
本资源包含YOLOv3物体检测模型的相关文件，包括COCO标签文件coco.names、模型配置文件yolov3.cfg以及权重文件yolov3.weights和yolov3-tiny.weights
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