yolov3 github代码复现

YOLOv3是一种目标检测算法，你可以在GitHub上找到一个名为"PyTorch-YOLOv3-kitti"的项目，它提供了YOLOv3在PyTorch中的最小实现，并使用Kitti数据集进行训练。\[1\]

该项目的代码来源是https://github.com/packyan/PyTorch-YOLOv3-kitti。你可以在这个链接中找到完整的代码实现。

此外，YOLOv3的原始论文是由Joseph Redmon和Ali Farhadi在2018年发表的，你可以在arXiv上找到这篇论文。\[2\]

YOLOv3使用了一个名为Darknet53的主干特征提取网络。Darknet53具有一个重要特点，即使用了残差网络（Residual）。通过不断的1X1卷积和3X3卷积以及残差边的叠加，网络的深度得到了大幅度的增加。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。此外，残差块内部使用了跳跃连接，缓解了在深度神经网络中增加深度带来的梯度消失问题。\[3\]

如果你想复现YOLOv3的代码，你可以参考上述提到的GitHub项目，其中提供了YOLOv3在PyTorch中的最小实现。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [复现 yolov3的代码](https://blog.csdn.net/qq_20388971/article/details/129079479)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [YOLOV3网络搭建 and 代码复现Pytorch and 元器件检测](https://blog.csdn.net/mcuwangzai/article/details/125707654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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