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YOLOv3的源代码。

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简介：
利用基于Keras的YOLOv3物体检测源代码，用户可以直接进行运行和使用，该资源旨在用于对物体的精确定位和识别任务。

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  • Yolov3的源代码
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    Yolov3的源代码提供了YOLOv3（You Only Look Once版本3）目标检测算法的原始编码实现，适用于深度学习研究和应用开发。 基于Keras的Yolov3物体检测源码可以直接运行使用，用于进行物体定位识别。
     
  • PyTorch版本的YOLOv3源代码
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    这段简介可以描述为：PyTorch版YOLOv3源代码提供了基于PyTorch框架实现的实时目标检测算法YOLOv3的完整源码，适合深度学习研究者和开发者使用。 YOLOv3-pytorch版源代码提供了一个基于PyTorch框架的实现方案，适用于那些希望在Python环境中使用该模型进行对象检测的研究者与开发者。此版本不仅保持了原作者设计的高效性特点，还对模型进行了优化以适应更多场景的应用需求。
     
  • Yolov3与OpenCV3.4.2的C++源代码
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    本项目包含YOLOv3目标检测模型及OpenCV 3.4.2的C++实现代码，适用于计算机视觉领域中的图像和视频分析。 YOLO3 是一种先进的实时目标识别系统，在OpenCV 3.4.2 中使用C++实现。该系统的处理速度非常快，在Pascal Titan X 上可以达到每秒处理30帧图像，并在COCO测试集中取得了57.9%的平均精度（mAP）。我在i7 8700K CPU上运行，每张图片只需要160毫秒左右的时间。这个速度还是相当快的。
     
  • 与Yolov3相关的资源：yolov3.weights、yolov3.cfg、coco.names
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    本资源集合提供YOLOv3模型的核心文件，包括预训练权重（yolov3.weights）、配置文件（yolov3.cfg）以及类别名称列表（coco.names），支持快速部署和使用。 打包了yolov3的相关资源配置文件：yolov3.cfg、模型文件：yolov3.weights以及模型类别描述：coco.names。
     
  • YOLOv3损失函数及源代码解析
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    本文深入剖析了YOLOv3的目标检测算法中的损失函数，并详细解读其源代码，帮助读者全面理解YOLOv3的工作原理和实现细节。 YOLOV3的损失函数及其源代码理解（yolo_layer.c）讲解得很好。原版bbox损失使用的是MSE，之后又引入了GIOU、DIOU等方法。delta即为求完损失后的梯度公式对应图思路及具体求法也有所讨论。
     
  • 损失函数的Matlab代码-YOLOv3学习资源:yolov3_learning
    优质
    本资源提供YOLOv3深度学习目标检测模型的损失函数在MATLAB中的实现代码，旨在帮助学习者更好地理解和应用该算法。 损失函数MATLAB代码 #iyolov3_learning 该项目旨在帮助自己学习YOLO，并希望有缘的新手也能一同参与学习。 目标： 不编写任何代码、不修改损失函数，自由拼接网络结构或调整现有网络； 理解并掌握损失函数及反向传播机制； 尝试自行修改损失函数和实现反向传播算法，观察训练效果。 更新内容: 2018.12.23 创建项目 上传了两个DIY的YOLO模型， 提供了人头数据集Brainwash的相关信息，并附上了从该格式转换为YOLO格式所需的MATLAB脚本段落件idl2yolo。 2018.12.24 添加SCUT_HEAD人头数据集； 提供相应格式转换脚本（基于YOLO的VOC脚本修改）， 原数据集中存在一些XML文件大小标注错误的问题，使用上述提供的脚本来修复这些问题。
     
  • Darknet YOLOv3 mAP计算的Python3代码
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    这段Python3代码用于在Darknet框架下运行YOLOv3模型，并计算其mAP（mean Average Precision）值，以评估检测效果。 基于Darknet框架，并使用划分好的数据集进行训练，在训练出模型后，利用测试数据集评估模型的性能并计算mAP指数。
     
  • yolov3代码（复现9277）.zip
    优质
    本资源包含YOLOv3目标检测模型的完整实现代码，适用于深度学习项目开发与研究。文件中详细记录了每一部分的设计思路及关键参数配置，帮助用户快速搭建和优化模型。版本号为复现9277，确保代码稳定性和可移植性。 在Keras框架下实现Yolov3的代码。
     
  • YOLOv3口罩检测源码
    优质
    YOLOv3口罩检测源码提供了基于YOLOv3框架实现的实时口罩佩戴情况检测程序代码，适用于疫情防控和公共安全领域。 Yolo3口罩识别源码包含大量训练数据集的模型，能够以高达98%的准确率识别口罩。下载后即可运行。此资源属于源码类分享计划的一部分。
     
  • Java调用Yolov3示例代码
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    本示例代码展示了如何在Java项目中集成并使用YOLOv3进行目标检测，适用于需要图像识别功能的应用开发。 通过Java代码使用Yolov3的示例代码展示了一种先进的图片内物品识别神经网络的应用方式。由于目前在JVM上运行神经网络效率较低，该项目更侧重于示范用途而非实际应用。此项目是在参考了Yolov2的一个Java项目的实现基础上改造而成的Yolov3版本。该示例使用Springboot和Maven构建，下载完成后可以通过访问localhost:8080来启动并使用它。需要注意的是，由于模型文件与依赖项较大，初次下载时可能需要花费一定的时间。