Pytorch版的yolo-v3目标检测框架

最新推荐文章于 2025-06-06 10:04:33 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： yolo目标追踪 文章标签： 计算机视觉 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_37333048/article/details/114299181
本文介绍了使用PyTorch实现YOLOv3目标检测框架的详细步骤，包括整体代码结构、训练过程、测试方法及运行结果。通过VOC2007数据集进行训练，利用labelimg工具制作数据集，并提供了训练和测试的具体操作指南。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Pytorch版的yolo-v3：训练和测试自己的数据集


今天在翻b站时看到一个up主自己写的pytorch版本的yolo3目标检测框架，觉得很有趣就学习了一下，在此记录下学习中值得注意的点。

大神的讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1Hp4y1y788?p=1
博客地址：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_44791964/article/details/105310627
源代码地址：https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch

1.整体代码框架

整体的代码框架如下图，使用的是pytorch框架，易读性很高，使用难度也不大。
在这里插入图片描述

2.训练

进行训练时首先要有数据集，这里以VOC2007数据集为例，它是有20个分类的数据集。

当然也可以运用自己制作的数据集，制作自己的数据集可以使用labelimg插件，教程地址：https://www.bilibili.com/video/BV1Hp4y1y788?p=12

step1: 训练前

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使用Pytorch从零搭建高精准度实时目标检测框架
李响
09-17 628
个人简介：优快云百万访问量博主，普普通通男大学生，深度学习算法、医学图像处理专攻，偶尔也搞全栈开发，没事就写文章，you feel me？ 博客地址：lixiang.blog.youkuaiyun.com 文章目录 1 前言 2 目标检测和边界框 2.1 边界框 2.2 目标检测数据集 3.3 锚框 3.4 单发多框检测（SSD） 3 开源代码（基于OpenCV，可直接运行） 4 参考 1 前言 今天给大家带来一篇门槛很低的目标检测文章。文章首先用大量篇幅（基于Pytorch）讲解了实现目标检测的流程，
目标检测nms python代码_PyTorch实现的faster RCNN目标检测框架
weixin_39621456的博客
12-17 441
Notice(2019.11.2)This repo was built back two years ago when there were no pytorch detection implementation that can achieve reasonable performance. At this time, there are many better repos out there...
Python-PyTorch实现的fasterRCNN目标检测框架
08-11
PyTorch实现的faster RCNN目标检测框架
基于YOLOv4-pytorch框架的目标检测
萧鼎的博客
04-07 589
1.官网下载框架https://github.com/argusswift/YOLOv4-pytorch 2.环境需求：python=3.6 、cuda 10.0、cudnn==7.6.5 3.下载预训练模型，https://pan.baidu.com/s/10cAzQLHZmPxpHyCsNncV_w，无密码，下好后自己创建一个weight文件夹，将权重放在里面，如图 4.需要的关键python库，如下 pip install numpy==1.17.3 pip install opencv-pyt
PyTorch中YOLOv3模型实现与权重使用指南
最新发布
weixin_35750953的博客
06-06 960
YOLOv3（You Only Look Once version 3）是计算机视觉领域中一个高效且广泛使用的实时目标检测模型。自YOLOv1问世以来，它通过不断的技术迭代和算法优化，实现了更快和更准确的检测性能。YOLOv3不仅提高了对小物体的检测精度，而且在多种尺度上进行特征检测，增强了对不同大小目标的识别能力。本章节将概述YOLOv3的基本结构，其背后的理论基础，以及它是如何解决传统目标检测模型面临的一些挑战。
Tensorflow框架：目标检测yolo3算法实现
06-15
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基于Pytorch的Yolo-V3版本复现.zip
05-03
本项目以"基于Pytorch的Yolo-V3版本复现"为主题，旨在对经典的实时目标检测模型Yolo（You Only Look Once）的第三版进行理解和实践，特别适合于毕业设计或人工智能研究。 Yolo-V3是由Joseph Redmon和Ali Farhadi等...
一步步理解基于pytorch实现yolo-v3过程.zip
05-03
YOLO-v3是其发展中的一个重要版本，它在YOLO-v1和YOLO-v2的基础上进行了改进，提升了小目标检测性能和对类别的识别精度。本篇文章将详细讲解如何基于PyTorch框架实现YOLO-v3，并探讨其背后的理论知识。 首先，了解...
基于Pytorch的YOLO-v3-tiny实现代码
10-24
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，它在计算机视觉领域有着广泛的应用。YOLOv3是YOLO系列的第三版，由Joseph Redmon、Ali Farhadi等人在2018年提出，相比前两版，它在速度与准确性之间取得了更好的...
Pytorch实现YOLO-v3-tiny目标检测代码详解
1. YOLO-v3-tiny算法是一种简化版的目标检测模型，它牺牲了一定的精度以换取更快的运行速度和较低的资源消耗，适合于实时应用如视频监控、自动驾驶等领域。 2. Pytorch是一个动态的深度学习框架，它支持GPU加速，并...
基于kera-yolo3深度学习框架的目标检测
萧鼎的博客
04-06 339
1.在github官网上面下载kera-yolo3框架，网址为：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3（注意：github网站不稳定时可到中国网站gitee官网去下载） 2.下载好kera-yolo3框架后，解压并使用pycharm软件打开 3.我自己实际运行可行的环境，cuda 10.0版本，必须要英伟达显卡，英伟达显卡驱动器下载安装，安装好后使用命令查看cuda版本，cmd中命令为：nvcc -V 4.python版本为3.6，tensorflow-gpu版本
Python-图像分类目标检测姿态估计分割的Pytorch实现
08-11
Repo for most of CV problems, such as image classification, object detection, pose estimation, segmentation, and so on.
Python-开源目标检测框架Detectron的PyTorch实现
08-11
Detectron的pytorch实现。 从零开始训练并可用直接从预训练的Detectron权重推断。
Python-在PyTorch中实现YOLOv3
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【目标检测实战】一个目标检测实战框架（基于 Python 和 PyTorch 开发）
qq_41454577的博客
05-09 967
一个基于python和pytorch的目标检测框架。
Pytorch深度学习框架YOLOv3目标检测学习笔记（一）——YOLOv3原理详解
watermelon的博客
11-15 3773
准备知识 需要了解CNN工作原理，包括残差块，跳跃连接，上采样 什么是目标检测、边界框回归IoU和非最大抑制 基础pytorch语法，可以轻松创建神经网络 全卷积神经网络 YOLOv3全部由卷积层组成，简称FCN，有跳跃层和上采样层连接的75个卷积层。YOLOv3没有使用池化层，而使用一层步长为2的卷积层来帮助下采样，帮助我们避免池化带来的低级特征损失 网络下采样通常通过设置网络的步长进行，例如我...
深度之眼Pytorch框架训练营第四期——目标检测与Faster RCNN
Ikerlz的博客
06-19 630
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pytorch+yolov3(2)
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参考：https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-2/   如何在PyTorch中从头开始实现YOLO（v3）对象检测器：第2部分 图片来源：Karol Majek。在这里查看他的YOLO v3实时检测视频 这是从头开始实现YOLO v...
深入了解PyTorch的图像分类和目标检测技术
AI天才研究院
01-28 1108
1.背景介绍 图像分类和目标检测是计算机视觉领域中的两个核心任务，它们在各种应用场景中发挥着重要作用。随着深度学习技术的发展，PyTorch作为一种流行的深度学习框架，已经成为图像分类和目标检测任务的主要工具。本文将深入了解PyTorch的图像分类和目标检测技术，涵盖其核心概念、算法原理、最佳实践、应用场景、工具和资源推荐以及未来发展趋势与挑战。 1. 背景介绍 图像分类是将图像分为多个类别...
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