yolov3代码下好后如何跑

YOLOv3是一种流行的实时目标检测算法，它的训练和推理过程通常涉及以下几个步骤：

1. **安装依赖**：
- 首先，你需要安装Python环境以及TensorFlow或其他支持库，例如PyTorch。
- YOLOv3需要Darknet框架，你可以从GitHub上下载Darknet源码并按照说明安装。

2. **数据预处理**：
- 准备用于训练的数据集，包括标注文件和图片。YOLOv3支持多种数据格式，比如YOLO的`.txt`标签文件。
- 可能还需要对数据进行一些预处理，如图像归一化、尺寸调整等。

3. **下载预训练权重**：
如果你想直接使用预训练模型，可以下载预训练的权重文件到项目目录下。

4. **配置文件**：
修改或创建`cfg`文件，指定网络结构（yolov3.cfg）、训练设置（如学习率、迭代次数等）及数据集路径。

5. **训练模型**：
运行`darknet detect`命令，提供配置文件和预训练权重，开始训练过程。如果之前有标注好的数据集，还需要配合`data`目录下的`labels`和`train.txt`等文件。

6. **推理（预测）**：
训练完成后，使用`detect`或`test`选项来进行实时目标检测，传入待检测的图片或者视频作为输入。

# 示例命令行（假设模型叫yolov3.weights，配置文件是yolov3.cfg）
./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights test.jpg