yolov3人工智能深度识别目标 人体姿态行为动作检测

0基础无需安装配置环境打开就用就学 全民人工智能深度学习 小白易入手。

支持双模式 cpu GPU 一键训练 标注工具 包教会人工智能深度识别。

YOLO v3 的模型比之前的模型复杂了不少，可以通过改变模型结构的大小来权衡速度与精度。

YOLOv3 在实现相同准确度下要显著地比其它检测方法快。时间都是在采用 M40 或 Titan X 等相同 GPU 下测量的。

我们将一个单神经网络应用于整张图像，该网络将图像划分为不同的区域，因而预测每一块区域的边界框和概率，这些边界框会通过预测的概率加权。我们的模型相比于基于分类器的系统有一些优势。

它在测试时会查看整个图像，所以它的预测利用了图像中的全局信息。与需要数千张单一目标图像的 R-CNN 不同，它通过单一网络评估进行预测。这令 YOLOv3 非常快，一般它比 R-CNN 快 1000 倍、比 Fast R-CNN 快 100 倍。