YOLOv3源码darknet的学习与解读（未完成）

最新推荐文章于 2025-10-24 11:11:43 发布
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#yolov3 #yolo #darknet #学习 #注释

本文详细介绍了使用Darknet框架进行深度学习网络训练的过程，包括网络信息加载、图像数据加载及训练方法。此外还探讨了配置文件中route层、upsample层和shortcut层的工作原理。

注释代码地址：https://github.com/chenmingjian/darknet_mark

思路

训练

  1. 训练时如何加载网络信息？
  2. 如何加载图像数据？
  3. 如何训练网络？

检测

    pass

配置文件

  1. route层如何如何运作？
  2. upsample层的作用是什么？
  3. shortcut层的如何运作？
【YOLOv3】 源码（common.py）
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基于keras的yolov3物体检测源码，可以直接运行使用，用于物体的定位识别。
【GitHub项目推荐--Ultralytics YOLO：先进目标检测框架】⭐⭐⭐⭐⭐
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​​ 是一个创建尖端、最先进（SOTA）YOLO模型的开源项目，建立在多年计算机视觉和AI基础研究之上。该项目不断更新以提高性能和灵活性，其模型快速、准确且易于使用，在目标检测、跟踪、实例分割、图像分类和姿态估计任务方面表现出色。🔗 ​GitHub地址🚀 ​核心价值​：目标检测 · 实时处理 · 多任务支持 · 高性能 · 开源框架​项目背景​：​计算机视觉​：计算机视觉技术发展​实时检测​：实时目标检测需求​多任务学习​：多任务学习需求​性能优化​：高性能模型需求​开源生态。
YOLOv3目标检测：原理与Darknet源码解析
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Linux创始人Linus Torvalds有一句名言：Talk is cheap. Show me the code. （冗谈不够，放码过来！）。 代码阅读是从入门到提高的必由之路。尤其对深度学习，许多框架隐藏了神经网络底层的实现，只能在上层调包使用，对其内部原理很难认识清晰，不利于进一步优化和创新。 YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法，以速度快见长。 YOLOv3的实现Da...
Yolov3源码解析：reorg_cpu
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函数原型如下， void reorg_cpu(float *x, int out_w, int out_h, int out_c, int batch, int stride, int forward, float *out) { int b,i,j,k; int in_c = out_c/(stride*stride); //printf("\n out_c = ...
YOLOv3-Darknet代码详细注释解析
该压缩包“yolov3-darknet详细代码注释-绝对良心.zip”所提供的内容正是对这一经典目标检测系统的源码进行深入解析与详尽注释，极大地方便了研究人员、开发者以及深度学习初学者理解YOLOv3的工作机制和底层实现原理...
YOLOV1论文以及代码解读
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GoogleNetGoogleNet通过Inception模块实现了深而宽的结构，能够捕捉多尺度的特征。在YOLOv1中使用GoogleNet作为特征提取器，可能会提高网络的表达能力，尤其是在处理多尺度目标时。然而，GoogleNet的计算量较大，可能会影响实时性能。ResNetResNet通过残差块的设计，可以构建非常深的网络，同时保持较高的训练效率和性能。在YOLOv1中使用ResNet作为特征提取器，可能会提高网络的深度和精度，同时减少梯度消失的问题。
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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。
YOLOv4-TF2源码解读：如何在TensorFlow2中训练自定义模型
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【darknet源码解析-19】region_layer.h 和 region_layer.c 解析
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11-07 1630
本系列为darknet源码解析，本次解析src/region_layer.h 与 src/region_layer.c 两个。region_layer主要完成了yolo v2最后一层13*13*125，是yolo v2这篇论文的核心部分。 在阅读本节源码之前，请先了解一下 13*13*125 是什么样子的逻辑存储形式，在物体存储是一维数组；以及yolov2中bbox的[x, y, w, h]是如...
darknet源码
02-19
darknet源码（You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system. On a Pascal Titan X it processes images at 30 FPS and has a mAP of 57.9% on COCO test-dev.）
darknet C++源码
12-30
Darknet是一个深度学习框架，该框架有一些自己独有的优点： 1.易于安装：在makefile里面选择自己需要的附加项（cuda，cudnn，opencv等）直接make即可，几分钟完成安装； 2.没有任何依赖项：整个框架都用C语言进行编写，可以不依赖任何库，连opencv作者都编写了可以对其进行替代的函数； 3.结构明晰，源代码查看、修改方便：其框架的基础文件都在src文件夹，而定义的一些检测、分类函数则在example文件夹，可根据需要直接对源代码进行查看和修改； 4.友好python接口：虽然darknet使用c语言进行编写，但是也提供了python的接口，通过python函数，能够使用python直接对训练好的.weight格式的模型进行调用； 5.易于移植：该框架部署到机器本地十分简单，且可以根据机器情况，使用cpu和gpu，特别是检测识别任务的本地端部署，darknet会显得异常方便。
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03-13
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yolov3-darknet详细代码注释-绝对良心
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11-15
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YOLOv3源码阅读之一：test_single_image.py
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09-03 1640
一、YOLO简介   YOLO（You Only Look Once）是一个高效的目标检测算法，属于One-Stage大家族，针对于Two-Stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点，YOLO创造性的提出了One-Stage。也就是将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属类别，从而实现one-stage。   ...
YoloV3算法原理及darknet源码分析
netcom DARv3 是一个标签，可能是与 Darknet 或 YOLOv3 相关的一个项目、版本或技术文档的名称。在这个上下文中，它可能是某个特定版本的 Darknet 源码的别称或者是一个变种。由于信息有限，无法提供该标签的详细...
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