使用YOLOv3进行目标检测

最新推荐文章于 2025-10-15 19:29:22 发布
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本文档介绍了如何使用YOLOv3进行目标检测，包括克隆keras-yolo3存储库，下载YOLOv3权重，将Darknet模型转换为Keras模型，并运行检测。在执行过程中，可能会遇到'cv2.VideoCapture'无法打开摄像头或视频的问题，可以通过检查OpenCV版本或修改yolo_video.py代码来解决。

Github网址
https://github.com/qqwweee/keras-yolo3
安装 (Installation)
1. 克隆存储库
git clone https://github.com/qqwweee/keras-yolo3.git
测试 (Testing)
1. Download YOLOv3 weights from YOLO website(http://pjreddie.com/darknet/yolo/).
放置目录:keras-yolo3/
  wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
2. Convert the Darknet YOLO model to a Keras model.
  python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5

3. Run YOLO detection.
  python yolo_video.py [OPTIONS...] ‐‐image, for image detection mode, OR
python yolo_video.py [video_path] [output_path (optional)]
举例:
  python yolo_video.py ‐‐image
 
python yolo_video.py ‐‐input test_data/library1.mp4 ‐‐output test_data/library_detected.mp4

期间可能遇到的错误:

raise IOError("Couldn't open webcam or video")
OSError: Couldn't open webcam or video

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使用yolov3进行目标检测
amao1998的博客
04-19 1974
概述 在物体识别的领域应用的算法很多。但yolo系列的模型无疑是不能忽略的one-stage模型，尤其是以darknet53为backbone的yolov3将整体模型的效果提升到了一个新的水平。本文将介绍如何使用yolov3的pre-trained模型来对自己的数据进行训练。yolov3的源码请参考如下github链接https://github.com/ultralytics/yolov3 1、数据集目录结构 首先我们需要使用git命令clone yolov3的源码，这个小伙伴们都比较熟悉，这里不.
yoloV3的目标检测_3.11
m0_60657960的博客
03-25 621
6.最终检测结果，绘制，并存入到ndarray中，供目标追踪使用。2.要处理的图像转换成输入到模型中的blobs。1.加载yolov3模型及其权重参数。基于OPenCV中的DNN模块。4.遍历检测结果,获得检测框。3.利用模型对目标进行检测。
yolo目标检测
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2302_78993464的博客
10-15 965
衡量 “预测为正的样本中，真正为正的比例”，关注 “少误判”；公式：Precision=TP+FPTP​例：模型预测 100 个 “车”，其中 80 个是真车（TP=80），20 个是误判（FP=20），则 Precision=80/(80+20)=0.8。：衡量 “真实为正的样本中，被正确预测的比例”，关注 “少漏检”；公式：Recall=TP+FNTP​例：图像中实际有 100 辆车（TP+FN=100），模型只检测到 70 辆（TP=70），则 Recall=70/100=0.7。
YOLO v3目标检测
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07-27 2313
YOLO v3工作原理描述相关概念YOLO残差块（Residual Blocks）跳跃连接（skip connections）上采样（Upsampling）目标检测边界框回归(Bounding Box Regression)IoU非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）工作原理全卷积神经网络解析输出锚框（Anchor Box）预测中心坐标边界框的维度目标分数类别置信度在不同尺度上进行预测输出处理目标置信度的阈值处理非最大值抑制执行过程数据集介绍执行结果 工作原理描述 相关概念
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電寶的博客
04-12 3564
YOLOV3目标检测
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07-19 4477
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yolov3_opencv实时检测
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yolov3输入图片检测.ipynb
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yolov3目标实时监测，实时识别。 可对人物，动物，自行车等多种目标实时识别。 运行环境： python+cv2+jupyter notebook+Keras
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里面包含用YOLOv3在usa数据集上的检测结果，对应的csdn为https://blog.youkuaiyun.com/qq_33614902/article/details/82622561
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目标检测算法——YOLOv3
Clichong
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文章目录1.YOLOv3简介2.YOLOv3改进1）backbone2）多尺度预测3）目标边界框的预测4）多标签分类3.YOLOv3损失函数1）目标置信度损失2）目标类别损失3）目标定位损失 回顾前两个版本的yolo笔记： YOLOv1：目标检测算法——YOLOv1 YOLOv2：目标检测算法——YOLOv2 本文结合了几个博主的笔记，加上自己的一些理解归纳而成。其中比较多的参考了博主「太阳花的小绿豆」对yolov3的结构分析，详情见参考资料的2,3。 1.YOLOv3简介 2018年，作者 Redmon
目标检测学习--yolov3
panghuzhenbang的博客
08-18 3488
yolov3论文作者比较幽默，论文整体内容中创新点和技术分布较为零散，有兴趣的可以去看看原论文；yolov3是对于v1、v2的一种改进，相对v2主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax；在保持速度优势的前提下，提升了预测精度，尤其是加强了对小物体的识别能力。YOLO v3的整体结构如下图所示：主要亮点在于用3个尺度的特征图来进行对象检测，对检测小物体的效果有所提升。即在识别图片中各类目标的基础上，还需定位出识别对象的位置，并框出。...
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一行一生
08-19 5533
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使用YOLOv3模型实现目标检测实战教程
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