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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
这是一个基于PyTorch框架实现的YOLOv3算法的测试版本，适用于特定场景下的目标检测任务。文件名为PyTorch-YOLOv3-forTest-部分场景.zip，该文件包含了必要的代码和模型文件
你是否为复现yolov3但是经常报错，环境搭建出错等问题苦恼，我刚开始也一样。本文档为本人在使用github上keras-yolov3-master项目（作者：qqwweee）的使用教程笔记，清楚记录
YOLOv3_mask_detect:在GoogleColab上使用YOLOv3进行面罩检测
在TensorFlow 2.0中实现的YoloV3 此仓库使用所有最佳实践在TensorFlow 2.0中提供了YoloV3的干净实现。 主要特点 TensorFlow 2.0 yolov3具有预先训
本数据集用于新手快速学习模型训练过程。(该数据集图片较少,训练出模型后识别准确率低,但可测试原数据集内图片。
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。
目录yoloV3网络1.DBL2. resblock_body3. Darknent-534. y1、y2和y3 yoloV3网络 下面为yoloV3网络图: 为了方便理解,放了来自木盏的yoloV3
记yolov3模型map值计算文件准备计算代码准备数据集目录结构(供参考)计算map写入文件名生成真实值文件拷贝数据集图片(可选)生成预测值文件计算map值查看结果后记 文件准备 计算代码 计算代码地
前段时间用到了yolov3训练自己的数据集,发现里面的voc_label.py xml标签文件转成txt文件,稍微有点不太方便。所以在它的基础上自己稍微改了下,以便日后使用。下面是代码: import
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