yolov3

使用 Python 和 OpenCV 进行实时目标检测的详解使用到的模型文件我已经上传了，但是不知道能否通过审核，无法通过审核的话，就只能靠大家自己发挥实力了，^_^

从懒虫到爬虫

YOLOv3 -最小 PyTorch 实现-支持训练、推理和评估核心功能：兼容性：安装与使用：作用：总之，PyTorch-YOLOv3 项目是一个方便易用的 YOLOv3 开源实现，它不仅为研究者提供了深入理解和改进算法的机会，也为实际应用开发者提供了快速原型开发和产品化部署的基础工具。

更快更准 | YOLOv3算法超详细解析（包括诞生背景+论文解析+技术原理等）前言：Hello大家好，我是小哥谈。YOLOv3是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以快速而准确地在图像中检测出多个目标。它是由Joseph Redmon和Ali Farhadi在2018年提出的，是YOLO（You Only Look Once）系列算法的第三个版本。YOLOv3算法使用了Darknet-53网络作为其主干网络，并且采用了多尺度预测和多个尺度的边界框来提高检测效果。🎉本篇文章就详细讲述一下YOLOv3的诞生背景、技术原理等。🌈

opencv dnn模块示例(16) 目标检测 object_detection 之 yolov4博客【opencv dnn模块示例(3) 目标检测 object_detection (2) YOLO object detection】测试了yolov3 及之前系列的模型，有在博客【opencv dnn模块示例(15) opencv4.2版本dnn支持cuda加速（vs2015异常解决）】说明了如何使用dnn模块进行cuda加速推理。本文说明yolo v4的网络改进和测试情况。