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README.md

YOLO_v3_PyTorch

YOLOv3目标检测器的输出样例Image text

代码实现

  1. 创建 YOLOv3 网络层级☑
  2. 实现网络的前向传播☑
  3. objectness 置信度阈值和非极大值抑制☑
  4. 设计输入和输出管道☑
  5. 在视频/网络摄像头上运行检测器☑

背景知识

  • 卷积神经网络的工作原理,包括残差块、跳过连接和上采样;
  • 目标检测、边界框回归、IoU 和非极大值抑制(NMS);
  • 基础的 PyTorch 使用,会创建简单的神经网络;
  • 阅读 YOLO 三篇论文,了解 YOLO 的工作原理。

版本条件

  • Ubuntu 18.04LTS(64-bit)
  • Python 3.6.5(pip3)
  • torch 0.4.0(cpu)
  • OpenCV 3.4.2

安装指南

tips

  1. 提前将需要检测的图片放入 imgs 文件夹下
  2. 检测结果图片将被保存在 det 文件夹下

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使用PyTorch实现基于YOLOv3的目标检测器 spread retract
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