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# YOLO_v3_PyTorch
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YOLOv3目标检测器的**输出样例**：
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### 代码实现
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1. 创建 YOLOv3 网络层级☑
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2. 实现网络的前向传播☑
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3. objectness 置信度阈值和非极大值抑制☑
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4. 设计输入和输出管道☑
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5. 在视频/网络摄像头上运行检测器☑
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### 背景知识
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+ 卷积神经网络的工作原理，包括残差块、跳过连接和上采样；
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+ 目标检测、边界框回归、IoU 和非极大值抑制（NMS）；
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+ 基础的 PyTorch 使用，会创建简单的神经网络；
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+ 阅读 YOLO 三篇论文，了解 YOLO 的工作原理。
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### 版本条件
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* Ubuntu 18.04LTS(64-bit)
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* Python 3.6.5(pip3)
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* torch 0.4.0(cpu)
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* OpenCV 3.4.2
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### 安装指南
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* git clone https://github.com/Bugdragon/YOLO_v3_PyTorch.git
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* cd YOLO_v3_PyTorch
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* wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights
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* python detect.py
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#### tips
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1. 提前将需要检测的图片放入 imgs 文件夹下
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2. 检测结果图片将被保存在 det 文件夹下
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### 在线制作镜像
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1. 链接： http://test.educoder.net/shixuns/new/CreateImg
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