深度学习PyTorch-YOLOv3

PyTorch-YOLOv3 无coco数据集需要自己下载、有代码批注

PyTorch-YOLOv3

PyTorch-Spiking-YOLOv3 基于YOLOv3的PyTorch实现（ ）的Spiking-YOLOv3的PyTorch实现，目前支持Spiking-YOLOv3-Tiny。 整个Spiking-YOLOv3即将得到支持。 介绍 为了实现尖峰效果，YOLOv3-Tiny中的某些运算符已进行等效转换。 有关详细信息，请参阅/ cfg中的yolov3-tiny-ours（*）。cfg。 某些运营商的转换 'maxpool（stride = 2）'->'convolutional（stride = 2）' 'maxpool（stride = 1）'->'none' 'upsample'->'transposed_convolutional' 'leaky_relu'->'relu' '批处理标准化'->'fuse_conv_and_bn' 用法 有关培训，评估和推断的基

相比于官方给出的基于darknet框架的YOLOv3，基于PyTorch的YOLOv3源码易懂，使用更方便。我将自己在学习和探索过程中遇到的问题和解决的经验在这里与大家分享，希望能为初学者提供一些帮助。 1. 运行detect.py 时，出现RuntimeError:Invalid DISPLAY variable 解决方法：给detect.py的 import matplotlib 后面line22加 plt.switch_backend(‘agg’) 2. 训练时出现 UserWarning: indexing with dtype torch.uint8 is now deprecat

Visdrone数据集pytorch框架下YOLOv3训练结果，包含3个训练好的模型YOLOv3-drone.pt、yolov3-tiny-drone.pt、YOLOv3-spp-drone.pt及其各种训练曲线图，保存在runs/train文件夹下，附有相关场景下的测试视频和代码，代码为Ultralytics 版YOLOv3版的代码，每个模型训练了150轮，

Visdrone数据集pytorch框架下YOLOv3训练结果，包含训练好的权重文件和各种训练曲线图，保存在runs/train文件夹下，附有相关场景下的测试视频和代码，代码为Ultralytics 版YOLOv3d代码

5.1 三角函数 acos 反余弦 acosh 反双曲余弦 acot 反余切 acoth 反双曲余切 acsc 反余割 acsch 反双曲余割 asec 反正割 asech 反双曲正割 asin 反正弦 asinh 反双曲正弦 atan 反正切 atanh 反双曲正切 atan2 四象限反正切 cos 余弦 cosh 双曲余弦 cot 余切 coth 双曲余切 csc 余割 csch 双曲余割 sec 正割 sech 双曲正割 sin 正弦 sinh 双曲正弦 tan 正切 tanh 双曲正切 5.2 指数函数 exp 指数 log 自然对数 log10 常用对数 log2 以 2 为底的对数 nextpow2 最近邻的 2 的幂 pow2 2 的幂 sqrt 平方根 5.3 复数函数 abs 绝对值 angle 相角 complex 将实部和虚部构成复数 conj 复数共轭 cplxpair 复数阵成共轭对形式排列 imag 复数虚部 isreal 若为实数矩阵则为真 6

yolov3火焰识别训练权重，pytorch框架ultralytics版yolov3代码，附代码，目标类别名为fire，训练好的权重和曲线图在runs/train文件夹下，有需要的可以下载

电塔绝缘子YOLOv3训练权重，附代码，权重文件在runs/trian/exp2中，代码为ultralytics版YOLOv3，有需要的可以下载，目标类别名为Insulator