前言：首先要明确，yolov3是分为darknet版本和pytorch版本的，pytorch版本早期代码是兼容darknet的网络，但是经过这么长时间的更新，在现在的代码里分为这么两个分支：master和archivemaster分支是目前主要更新的版本，伴随着yolov5的大版本更新而不断的更新代码，并且在代码框架内已经不再对darknet进行支持。archive分支则是对老版本代码的存档，保留
YOLOv3使用Python接口进行视频目标检测正因为YOLOv3检测速度快，进行对以前目标检测的速度上的优化;和上一篇博客类似，这次主要是对本地视频的加载–输入模型—结果帧中间输出—检测结果最后视频保存 目前对视频的检测的思路还是先对视频进行抽帧处理，将检测完的结果进行保存，最后通过照片合成视频（有序地）对于darknet中.c、.h文件的修改，修改makefile再进行make clean，m
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2023-11-27 11:29:26
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这个教程是我在自己学习的过程中写的，当作一个笔记，写的比较详细在github上下载yolov3的tensorflow1.0版本：https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3在19年12月，发现网上训练的教程大部分似乎已经过时了，因为作者对开源代码进行了部分修改其实在作者的readme上已经写了训练的方法，但是不是那么详细，于是记录下由于本人水平有
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2023-12-06 15:39:18
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前言这次的代码更加简单，也解决了一些报错问题，基本上拿来就可以用了，大致也就实现了一个检测图片的功能，如果要改成自己的，只需将 run_detect（path）函数重写即可，因为传入的是图片路径，所以只需在函数里面接受路径，获取图片，然后调用你的yolo检测函数对图片检测，然后获得返回后的检测图片，然后将这个图片返回出这个函数即可实现，非常简单，如果连这个都无法实现还是建议找个人帮忙看看吧！imp
yolo3--utils.py
###在模型训练时进行数据处理的工具文件，共3个函数
"""Miscellaneous utility functions.""" ###其他实用功能
from functools import reduce ##为了实用reduce函数
from PIL import Image ###PIL(Python Image Library)是python
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2023-08-14 17:38:20
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#Python3实例汇总（Python3.5.2下实验通过的，加注释，作为复习用，大神勿喷）： 1、Python数字求和# -*- codingLuft-8 -*-
#Filename: test.py
#author by:Leq
#用户输入数字
num1 = input("输入第一个数：")
num2 = input("输入第二个数：")
#求和
sum= float(num1)
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2023-07-04 19:54:09
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摘要YOLOV4在coco上面达到了43.5%AP ，在Tesla V100 上达到了65FPS。相比今年的其它模型，得分不算高，但是它不是通过提高输入图像的分辨率来提高得分的，而是改进网络结构。创新点主要有一下几个方面：(1)输入端：这里指的创新主要是训练时对输入端的改进，主要包括Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练。(2)BackBone主干网络：将各种新的方式结合起来，包括：CS
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2023-10-13 22:23:41
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这篇文章主要介绍了Python简单基础小程序的实例代码，非常不错，具有一定的参考借鉴价值 ,需要的朋友可以参考下。1 九九乘法表for i in range(9):#从0循环到8
i += 1#等价于 i = i+1
for j in range(i):#从0循环到i
j += 1
print(j,'*',i,'=',i*j,end = ' ',sep='')
#
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2023-10-17 17:20:22
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# 实现Python Darknet YOLOv3
## 简介
在本文中，我将向你展示如何实现Python Darknet YOLOv3。作为一位经验丰富的开发者，我将指导你完成这个任务。首先，我会介绍整个流程，并使用表格列出每个步骤。然后，我会逐步解释每个步骤需要做什么，并提供相应的代码和注释。
## 整体流程
以下是实现Python Darknet YOLOv3的整体流程：
步骤 |
原创
2023-10-18 03:52:49
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一、所需要的库文件以及Python版本Python 3.7 + 开发环境TensorFlow-gpu 2.6.0OpenCV-Python 4.5.3+win10Microsoft Visual Studio 2019(我反正要下，缺少这个，因为这个弄得我很难受)二、下载YOLO3源代码YOLO3源代码：github_keras-yolo3
下载权重文件：官网_yolov3_weights(点击直
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2023-09-04 15:52:41
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环境：linux tensorflow-gpu 1.7.0 python3.6数据集：数据集包含2类：一类是飞机图(aircraft)；另外一类是油桶图(oiltank)。这些数据集来自CSDN@AI浩。1.查看数据集：每张数据集都包含一张图片以及对应的json标注文件，如下图：2.解析标注文件：其中需要从json文件获得所有被检物体的标注信息与图片路径{
"version": "3.16.4"
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2024-05-13 10:16:58
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from __future__ import division
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
from torch.autograd import Variable
import numpy as np
from util import *
def get_test_input
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2023-11-10 09:22:01
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代码分析：https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 注：本次分析的代码是以上给出的网址，全部根据自己的理解写的，如有不足，还请指正。 本次以以下的顺序理解yolov3yolov3的检测结果如下1、数据处理因为所有模型都包括数据加载，
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2023-12-12 17:17:06
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上一篇关于yolov3环境搭建的文章是关于用C语言搭建中遇到的一些问题，这篇文章中用python搭建yolov3环境 在文章最后分享一个我搭建环境中参考的教程1、安装python 这里，有一点，如果以前已经安装过python的，需要看一下版本：python3.7以上的有些包不能兼容，需要下载python3.6，原来的python不用删除，可以让两个版本的python共存，这里分享一个链接pytho
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2024-01-09 20:01:11
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使用YOLOv3对视频进行检测，视频来源是GTA5的官方预告片
此项目使用YOLOv3对视频进行物体检测并输出新的视频。参考YOLO官网：https://pjreddie.com/darknet/yolo/，安装darknet，配置opencv和gpu。主要步骤如下：1) 下载 darknet 并编译： git clone https://github
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2023-07-04 22:41:55
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【目标检测】YOLOv4特征提取网络——CSPDarkNet结构解析及PyTorch实现1 YOLOv4目标检测模型1.1 Mish激活函数1.2 CSP结构和DarkNet1.3 CSP-DarkNet【讨论】2 PyTorch实现CSPDarkNet2.1 Mish激活函数和BN_CONV_Mish结构2.2 Basic block2.3 CSP-DarkNet2.4 测试网络结构 1 YO
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2023-12-06 22:03:08
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## YOLOv3检测车辆
在计算机视觉领域，目标检测是一项重要任务，而车辆检测又是其中的一个常见应用。YOLOv3是一种流行的目标检测算法，它能够实时准确地检测出图像或视频中的多个目标。本文将介绍如何使用Python和YOLOv3来检测车辆。
### 什么是YOLOv3
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，它通过将目标检测任务转化为一个回归问题
原创
2023-08-17 12:54:48
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1.图片演示：2.视频演示：[项目分享]Python基于YOLOv5的交通标志识别系统[源码＆技术文档＆部署视频＆数据集]_哔哩哔哩_bilibili3.标注好的数据集：4.YOLO网络的构建： 网络结构是首先用Focus将计算图长宽变为原先1/4， channel 数量乘4。再用bottlenectCSP 提取特征，个人理解 CSP 就是更多不同channel的融合吧。 然后再用maxpooli
YOLOv3 作者：Joseph Redmon CVPR'18 paper：YOLOv3: An Incremental Improvement 亮点 提出新的backbone-darknet53 没有池化层和全连接层 增加了分支，用于检测小目标对象（13$\times$13, 26$\times$ ...
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2021-08-18 16:28:00
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"""
模块：python3 with.py
参考：
https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/compound_stmts.html#with
https://docs.python.org/zh-cn/3/reference/datamodel.html#context-managers
知识点：
0.with 语句用于包装带
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2024-04-24 09:35:44
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