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YOLOv3是一种目标检测算法。

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简介：
YOLOv3 神经网络的预训练目标检测源代码，其设定包括 IoU 的阈值为 0.5，以及临界值设为 0.7。 用户可从 https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights 下载 yolov3.weights 文件。

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  • 基于YOLOv3的目标检测算法
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    简介：本文探讨了基于YOLOv3的目标检测算法，通过改进网络结构和引入新特征提升模型性能，在多个数据集上实现高精度与快速检测。 本资源用于自身备份使用，以防资源丢失，并非单纯为了获取积分。不过有时候获得这些资源并不容易。大家可以通过网络搜索找到所需资源，如果觉得麻烦也可以直接下载。
     
  • 目标检测算法-YOLOv3-PyTorch版本.zip
    优质
    本资源提供YOLOv3的目标检测算法代码，采用PyTorch框架实现。适用于快速部署和训练大规模图像识别任务，适合研究与开发使用。 相比于YOLO v2网络，在保持速度优势的同时，YOLO v3网络提升了预测精度，特别是在识别小物体方面有显著增强。
     
  • 一种基于改良YOLOv3的单目视觉道路目标检测与距离估算方法.docx
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    本文提出了一种基于改进YOLOv3算法的单目视觉技术，用于高效的道路目标检测和精确的距离估算，在智能驾驶领域具有广泛应用前景。 一种基于改进YOLOv3的单目视觉道路目标检测及距离估计方法的研究探讨了如何利用优化后的YOLOv3算法进行有效的单眼视觉下的道路物体识别与测距，旨在提升自动驾驶等应用场景中的感知能力和安全性。该研究可能包括模型架构调整、数据集设计以及实验评估等多个方面的工作内容。
     
  • 基于 YOLOv3 的目标检测
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    本研究采用YOLOv3算法进行实时目标检测，通过优化网络结构和调整超参数提升模型性能，适用于多种场景下的物体识别任务。 YOLOv3 预训练的神经网络用于目标检测，IoU 设置为 0.5，临界值设置为 0.7。预训练权重文件 yolov3.weights 可以从 pjreddie.com 下载。
     
  • 使用VS2015、OpenCV3.4.2和C++实现Yolov3目标检测算法
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    本项目采用Visual Studio 2015开发环境，基于OpenCV 3.4.2库和C++语言，实现了先进的YOLOv3实时物体检测算法。 由于工程项目规模较大，相关内容以百度网盘的形式分享，请自行下载。
     
  • YOLO（You Only Look Once）是一款流行的目标检测算法
    优质
    简介：YOLO是一种革命性目标检测算法，以其高效性和准确性在计算机视觉领域广受好评。相较于传统方法，YOLO将整个图像一次性处理，显著提升了实时应用性能。 YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法。
     
  • Keras-YOLOv3目标检测入门详解
    优质
    本教程详细介绍了使用Keras实现YOLOv3进行目标检测的基础知识、安装步骤和实践技巧，适合初学者快速上手。 现在我能够理解网上找到的博客内容了，尽管这些文章非常详细，在几天前对我而言却难以读懂。作为新手经常会遇到各种预料之外的问题，所以我打算撰写一篇面向初学者的文章，介绍如何使用YOLO以及如何创建自己的数据集来训练模型。由于我自己也是新手，因此不会深入讲解原理部分，而是专注于操作方法的说明。 一、准备工作 1. 事件前言：简单介绍一下背景情况。我是某大学二年级的学生，在机器学习方面是完全的新手。我的操作系统为Windows10。前不久在进行一个图像识别项目的开发时接触到了YOLO v3算法，并对其产生了浓厚的兴趣，但由于当时没有适用于MATLAB的版本（听说现在已经有相关实现），所以我选择了使用Python来运行该算法。
     
  • 基于HI3516DV300的YOLOV3实时目标检测
    优质
    本项目采用HI3516DV300硬件平台与YOLOv3算法实现高效实时目标检测，适用于智能监控、安全防范等场景。 硬件使用HI3516DV300和MIX327芯片，并通过HDMI输出显示。将svp文件夹中的nnie重新编译后，再通过NFS映射到板子上，运行命令./sample_nnie_main 2。
     
  • 基于YOLOv3网络的目标检测识别方法.pptx
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    本演示文档探讨了基于YOLOv3算法的目标检测技术，详细介绍其架构、优化策略及在不同场景中的应用效果。 YOLO（You Only Look Once：统一的实时目标检测）是由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人在2015年提出的一种基于单个神经网络的目标识别系统。两年后，在2017年的CVPR会议上，他们又发布了改进版的YOLO 2，进一步提升了系统的准确性和运行速度。