# YOLO3训练代码Python
YOLO（You Only Look Once）是一个实时目标检测算法，其第三个版本 YOLOv3 提供了更高的检测速度和更好的准确率。在本文中，我们将介绍如何使用 Python 编写 YOLOv3 的训练代码，以便对自定义数据集进行目标检测模型的训练。
## 准备工作
在开始编写训练代码之前，我们需要准备以下工具和库：
- Darknet：YOLOv3
原创
2024-07-13 05:38:10
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文章目录一.数据收集和数据标注二. 下载编译darknet三. 数据格式转换四 文件配置五 开始训练六 使用YOLO v3 训练自己的模型 一.数据收集和数据标注1.收集相关数据 图像编号参见 数据增广参考2.图像标注,本次使用的是Labeling,具体使用教程参考在标注完成后，将制作好的数据集放到你的数据集文件夹内（我的是/home/xxx/dataset/VOC2007），其文件夹构成如图：
YOLOv3使用过程一、用训练好的模型进行预测：Detection Using A Pre-Trained Model YOLOv3（you only look once ，实时目标检测系统）的官方网站为： https://pjreddie.com/darknet/yolo/。 本文主要根据该网站的指示进行操作 系统：Ubuntu18.04一、用训练好的模型进行预测：Detection Us
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2023-11-08 17:19:03
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yolo3从零开始训练自己的模型
原创
2022-09-23 10:59:14
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windows下无人机+yolov3项目（一）前置操作yolo项目地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet 下载，解压。 （制作自己的数据集）yolo_mark项目地址：https://github.com/AlexeyAB/Yolo_mark数据集下载因为项目和无人机相关，而航拍数据集比较稀少，一些数据集在国外下载也比较有难度，因此做个收集备忘。visdron
基本思路YOLOv2是YOLO的第二个版本，该物品检测系统仍然只需要“Look Once”，其整体结构如下所示：
yolo_main.png
其主要由两个部分构成：神经网络：将图片计算为一个13\times 13 \times 125的向量，该向量包含了预测的物品位置和类别信息检测器：将神经网络输出的向量进行“解码”操作，输出物品的分类和位置信息。神经
import os
import sys
import tempfile
import mimetypes
import webbrowser
# Import the email modules we'll need
from email import policy
from email.parser import BytesParser
# An imaginary module that w
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2023-07-05 14:33:30
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yolo是继faster-r-cnn后，原作者在目标检测领域进行的新研究。到了v3版本
原创
2022-12-22 12:29:35
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本人最近在学习yolov3相关的知识，但无奈自己的电脑算力有限，就在矩池云租了个服务器，我个人有比较喜欢服务器的可视化所以租的配置和和镜像选择是 关于如何让服务器可视化可参考矩池云上给的教程点开这个 1.然后接下来就是进入之后环境的配置了 进入之后我们的第一步是创建一个终端新用户，因为服务器第一次进入的时候只有root一个权限用户，如果在该权限用户下载的文件权限都很高，如果要修改这些文件就不能
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2024-09-06 08:27:16
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项目简介fine-tune YOLO v3 + FaceNet进行人脸识别，辨别。 1. 项目结构--data--|------baseface 图片、根据这些图片训练的128d向量，以及文件夹与人名的映射文件---------|------0 第一个人的图片tag=0---------|------1 第二个人的图片tag=1......---------|------n 第n个人的
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2024-06-14 10:26:25
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import urllib.requesturl="http://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?type=0&page=1"up=urllib.request.urlopen(url)#打开目标页面，存入变量upcont=up.read()#从up中...
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2015-02-16 09:58:00
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YOLOv3源码解析1-代码整体结构YOLOv3源码解析2-数据预处理Dataset()YOLOv3源码解析3-网络结构YOLOV3()YOLOv3源码解析4-计算损失compute_loss()YOLOv3源码解析5-损失函数理论部分参照大神的文章学习：简书：关于YOLOv3的一些细节github：源代码作者YOLOV3知乎：【YOLO】yolo v1到yolo v3知乎：目标检测|YOLO原理
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2024-08-15 09:53:18
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向AI转型的程序员都关注了这个号????????????机器学习AI算法工程 ：datayx数据集的准备数据集标签制作工具下载：://github.com/tzutal...
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2022-04-26 09:33:39
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yolo3 + python 识别二维码中的汉字源码下载地址https://github.com/lij
原创
2022-08-23 19:35:38
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## YOLO3深度学习图像处理入门指南
YOLO（You Only Look Once）是一种高效的目标检测算法，YOLO3是其第三个版本，主要用于实时物体检测。以下是从基础到实现YOLO3深度学习图像处理的详细指南。
### 实现步骤概览
| 步骤 | 描述 |
| -----
代码：def yolo_eval(yolo_outputs, anchors, num_classes, image_shape, max_boxes=20, score_threshold=.6, iou_threshold=.5): """Evaluate YOLO model on given input and retu
原创
2021-07-11 16:33:23
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由于python存在python2和python3两个主要的版本方向，经常会有将python2的代码转到python3的环境下运行的需求。尤其是跑一些神经网络的代码时有很多是在python2的环境下写的。在python3下运行会遇见很多不兼容，最常见的就是python3中print函数必须加()而p
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2018-01-05 18:19:00
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昨日内容回顾流程控制也就是控制事物的执行流程主要分为三大类顺序结构顺序结构就是从上往下依次按顺序执行分支结构按照某些条件的判断做出不同的反应循环结构按照某个成立的条件循环做一些事情知道条件不满足是会停止必知必会代码的缩进
在python中使用缩进来表示代码的从属关系
也并不是所有的代码都可以有子代码
一个代码有多个子代码的时候这些子代码必须保持相同的缩进
代码的结尾如果有冒号下一行代码必须缩进而且
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2023-11-02 06:30:30
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# YOLOv3 PyTorch实现及原理
YOLOv3（You Only Look Once Version 3）是一种基于深度学习的目标检测算法，它能够在保证较高准确度的同时，实时检测物体。本文将指导你通过PyTorch实现YOLOv3及其原理。
## 实现流程
首先，我们来看一下实现YOLOv3的基本流程：
| 步骤 | 操作说明 |
|-
原创
2024-10-12 03:46:42
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YOLO3是一种广泛应用于目标检测任务的深度学习模型，其核心优势在于速度快且精度较高。理解YOLO3的各层结构对于深入掌握其工作原理至关重要。本文将详细介绍YOLO3的网络架构及各层功能。YOLO3的整体架构基于Darknet-53，这是一个包含53层卷积网络的骨干网络。Darknet-53的设计借鉴了残差网络的思想，通过跨层连接缓解了深层网络的梯度消失问题。该网络主要由卷积层、残差块和上采样层组
