YOLOv3目标检测模型
yolov3 的目标检测能力挺强，尤其在实时性这块表现还不错。用的是轻量的Darknet架构，训练速度快，部署也方便，适合做嵌入式项目或者边缘设备部署。
你要是平时玩图像识别或者搞过PyTorch/TensorFlow，上手也蛮快。代码结构清晰，训练配置直接改.cfg文件就行，嗯，响应也挺灵活。
我之前搞了个红外目标检测项目，就是用的yolov3，配置走的这篇文章《一种基于 yolov3 的红外目标检测系统的安装与配置》，部署完几乎没啥坑。
如果你还在研究CNN的原理或者想自己撸一套识别流程，可以看看这些相关文章，像眨眼检测 CNN 卷积神经网络、PyTorch 对象检测工具集合这些，讲得也挺实用。
，yolov3 算是个比较均衡的方案，兼顾了精度和速度。如果你是做工程项目，又想快速搭个效果出来，用它确实省心。
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