YOLO系列学习（YOLOv3）

最新推荐文章于 2025-06-14 23:13:06 发布

Bernice_lying

最新推荐文章于 2025-06-14 23:13:06 发布

阅读量3.5k

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

分类专栏：目标检测方法文章标签： YOLO 目标检测神经网络 CNN

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Bernice_lying/article/details/80004689

本文详细介绍了YOLOv3的目标检测技术，包括其金字塔特征融合、多尺度预测和改进的网络结构。YOLOv3通过1×1+3×3卷积层堆叠、残差模块和多尺度预测实现更高精度和更快的速度。同时，文章探讨了不同的预测机制和损失函数对模型性能的影响，并分享了作者的见解。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

# YOLO：You only look once#

方法如其名，仅需看一次图像，即可预测存在的物体和相对应的坐标位置，它追求“秒识”体验，有着“fast & accurate”的检测表现。它的建模思想是将检测问题转化为回归问题。

官方源码： http://pjreddie.com/yolo/

最低0.47元/天解锁文章

200万优质内容无限畅学

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Bernice_lying

关注关注

1
点赞
踩
3

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）

路人贾的博客

03-03

22万+

一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）

静谧、淡雅

05-29

3358

2024年5月最新的YOLO系列模型Yolov10的论文阅读笔记

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

yolov3官网上预训练模型

04-21

里面包含了yolov3.weights、yolov3-tiny.weights、darknet53.conv.74

yolov3 官网文档设计到编译，训练，map等参数测试，windows和linux均有说明

qq_31904559的博客

12-14

1744

GitHub原文：https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-compile-on-linux 参考博客原址：https://blog.youkuaiyun.com/qq_34806812/article/details/81385163 Yolo-v3 and Yolo-v2 ...

《第九篇》YOLOv3 模型结构图解：Darknet 架构还原 + 层级分析

最新发布

guoguozgw的博客

06-14

1432

YOLOv3是目标检测领域的重要算法，采用Darknet-53作为主干网络，包含53层卷积和残差连接。其核心创新在于多尺度预测（FPN结构），通过三个特征层（13×13、26×26、52×52）分别检测大、中、小目标，并采用上采样和特征融合提升小目标检测能力。网络使用9个Anchor Boxes（通过K-Means聚类得到），输出边界框偏移量和类别概率。损失函数采用BCE Loss和IoU Loss结合的方式，支持实时检测。YOLOv3在保持速度优势的同时显著提升了检测精度，适用于工业质检等场景。

yolov3

夏日山间过

06-19

417

目标识别已经有了OverFeat/R-CNN/Fast-RCNN。改进的地方：１．不要像OverFeat/R-CNN将分类与定位的训练分开进行。而改成：一次计算、一步到位，共２个任务。２．不要像Fast-RCNN借用selective method单独提炼2000多个regions，直接在原图上训练出98个bounding boxes。３．不用sliding window，而采用g...

YOLOv3

evergreenswj的博客

09-02

246

https://blog.youkuaiyun.com/u010397980/article/details/85058630 有网络结构图,使得网络结构一目了然,后面还有对bounding box坐标计算的介绍,也非常有用,总之就是非常的好. https://blog.youkuaiyun.com/qq_34199326/article/details/84109828 这个是专门讲bounding box...

YOLO v3

xiaochengJF的博客

11-08

608

参考文献【1】yolo系列之yolo v3【深度解析】

YOLO系列之YOLOv3

qq_52937486的博客

11-08

1060

faster rcnn,SSD都是针对于anchor而言的，而yolo里是则对于anchor左上角点而言的，yolo结构里也提到，有三个预测特征层，每个预测特征层有不同的模板，下图假设是一个，则对每个anchor模板，都有四个边界框回归参数，分别对应tx,ty,tw,th。N*N是特征图的大小，常见的N13，26，52；l2损失，右上图l2损失是一样的，但是IOU不同，即损失不能很好的反映重合程度，故引入IOU Loss,计算公式如下，=-ln(IOU),还有一个IOU Loss=1-IOU。

【YOLO系列】YOLOv3分析与总结

m0_55908255的博客

12-05

1593

grid cell个数增加YOLOv2和YOLOv3可以输入任意大小的图片，因为YOLOv2和YOLOv3是全卷积网络。输入图片越大，产生的grid cell越多，产生的预测框也就越多专门为小目标预先设置了一些固定长宽比的anchor。因为直接生成小目标的预测框是比较难的，但是在小anchor基础上再生成小目标的预测框是比较容易的多尺度预测（借鉴了FPN特征金字塔三个尺度，分别是输入图片尺寸下采样32倍后的，下采样16倍的，下采样8倍的。

基于YOLOv7修改的YOLO系列算法yolov9-master.zip

02-23

总之，YOLOv9作为YOLO系列的最新成果，它在YOLOv7的基础上进行了多方面的优化和改进，旨在提供更高的检测准确性和更快的运行速度。通过深入研究"yolov9-master"中的内容，我们可以学习到目标检测领域的最新进展，并...

国外官网上下的yolov3.weights权重

11-14

国外官网上下的yolov3.weights权重，容易的断，不太好下，好不容易下载成功，230多兆，有需要的朋友可以下载。

yolov3数据增强实现

02-24

yolov3数据增强实现

YOLO V3

xunan003的博客

04-01

8743

原文链接：点击打开链接第一部分：论文以及代码测试论文：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34945787代码：https://github.com/pjreddie/darknet训练与测试：https://pjreddie.com/darknet/yolo/旧版链接：...

YOLO v3算法笔记

热门推荐

AI之路

05-05

8万+

论文：YOLOv3: An Incremental Improvement 论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf YOLO系列的目标检测算法真的非常赞！这篇博客就来介绍YOLO v3算法的内容，因为涉及到v1和v2的一些思想，所以可以先熟悉下：YOLO v1算法详解，YOLO v2算法详解。 YOLO算法的基本思想是：...

yolo官网

zxyhhjs2017的博客

10-15

9713

yolov3官方运行网站： https://pjreddie.com/darknet/yolo/

YOLO v3记录

Kaige_Zhao的博客

03-28

952

[code]：点击打开链接编译代码git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet make　＃make之前需要修改Makefile文件Makefile文件如下：GPU=1　＃如果有GPU，此处改为１，否则为０ CUDNN=0　＃如果有CUDNN，此处改为１，否则为０ OPENCV=1 # 需要实时可视化，此处可改为１ OPENMP=...

一文看懂YOLO v3

晨海的博客

02-20

1030

原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/litt1e/article/details/88907542 论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 论文：YOLOv3: An Incremental Improvement YOLO系列的目标检测算法可以说是目标检测史上的宏篇巨作，接下来我们来详细介绍一下YOLO v...

【OpenCV】使用官方YOLOv3模型进行目标检测

チン昶的博客

04-23

9885

在OpenCV中实现基于YOLO3模型的目标检测

yolo系列和yolov8

03-25

好的，用户想了解YOLO系列与YOLOv8的区别及特性。首先我需要回顾一下YOLO各个版本的发展，然后重点分析v8的改进。记得根据系统级指令，数学公式要用$...$，独立公式用$$...$$，同时要生成相关问题，还要注意引用已有...