易语言yolov3源码_易语言使用yolov3

文章目录：

• 1、用yolov3训练自己的数据集实现功能可以发期刊吗？或者说怎么做才能发期刊？ 求学术大佬回答
• 2、matlab能否运行yolov3
• 3、用yolov3检测单类物体时,检测结果为person与标注错误怎么办
• 4、yolov3输入图像大小固定吗
• 5、(C++)YOLOv3网络下的目标检测中输入图像不是416*416怎样处理？

用yolov3训练自己的数据集实现功能可以发期刊吗？或者说怎么做才能发期刊？ 求学术大佬回答

用yolov3做这些东西只是重复别人的实验，要有创新点，而且论文中要有对比实验，为什么yolov3要更好，这些都是要有的。

matlab能否运行yolov3

可以

yolov3算法是属于神经网络算法的。 Yolov3是一个目标检测算法项目,而目标检测的本质,就是识别与回归,而处理图像用的最多的就是卷积神经网络CNN

用yolov3检测单类物体时,检测结果为person与标注错误怎么办

但是由于运行selective—search实在是太慢，希望用更快的方法。逗直接上YOLO呗可以参考博文：物体检测-从RCNN到YOLO参考列表中地YouOnlyLo好Once逗一项，包括YOLO的论文、、源码、使用方式。

yolov3输入图像大小固定吗

固定。

在YOLO算法发表之前，大部分表现比较好的对象检测（Object Detection）算法都是以R-CNN为代表两阶段算法，这样的算法存在一个很明显的问题，那就是速度太慢，对于实时性要求很高的应用场景是不适用的。YOLO算法的作者没有走优化算法第一阶段或者第二阶段的老路子，而是直接提出一步完成预测，而且是在一个CNN网络模型中完成图片中所有位置对象的box和类别预测，推理速度大大提升，完全可以满足实时对象检测。

(C++)YOLOv3网络下的目标检测中输入图像不是416*416怎样处理？

darknet-53借用了resnet的思想，在网络中加入了残差模块，这样有利于解决深层次网络的梯度问题，每个残差模块由两个卷积层和一个shortcut connections,

1,2,8,8,4代表有几个重复的残差模块，整个v3结构里面，没有池化层和全连接层，网络的下采样是通过设置卷积的stride为2来达到的，每当通过这个卷积层之后

图像的尺寸就会减小到一半。而每个卷积层的实现又是包含 卷积+BN+Leaky relu ,每个残差模块之后又要加上一个zero padding,具体实现可以参考下面的一张图。