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YOLOV3-对象检测
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2021-02-11
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YOLOV3-对象检测 什么是Yolov3? YOLOv3是流行的对象检测算法YOLO的最新变体–您只看一次。 已发布的模型可识别图像和视频中的80个不同的对象,但最重要的是,它超级快且几乎与Single Shot MultiBox(SSD)一样准确。 YOLOV3使用darknet53的体系结构,然后使用许多1x1和3x3卷积内核提取特征。 Tiny-yolov3减少了卷积层的数量,其基本结构只有7个卷积层,然后使用少量的1x1和3x3卷积层提取特征。 使用YOLO,单个CNN可以同时预测多个边界框和这些框的类概率。 YOLO训练完整图像并直接优化检测性能。 与其他对象检测方法相比,该模型具有许多优点:YOLO非常快。 在这个项目中,我使用了coco数据集Coco数据集:“ COCO是大规模的对象检测,分割和字幕数据集。” COCO数据集。 上下文中的通用对象(COCO)从字面上暗
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YOLOV3-Object-Detection-main
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savedImage1.jpg 237KB
savedImage2.jpg 298KB
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Testimages
test1.jpg 1.27MB
test3.jpg 53KB
test2.jpg 801KB
test_img.jpg 86KB
README.md 2KB
YOLOV3 - Object Detection .ipynb 7KB
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