yolov3视频目标检测原理

YoloV3是一种基于深度学习的视频目标检测算法，可以实现对视频中的目标进行实时识别和跟踪。其原理可以分为以下几个步骤：

1. 输入视频帧：将视频帧作为输入送入网络中进行处理。

2. 特征提取：通过多层卷积神经网络对输入的视频帧进行特征提取，提取出图像中的高层语义信息。

3. 网络预测：通过对特征图的卷积操作，对目标的位置、类别和置信度等信息进行预测。

4. NMS处理：通过非极大值抑制算法对预测结果进行筛选，去除重复的检测框和低置信度的检测框。

5. 目标跟踪：通过对连续帧进行处理，将前一帧的检测结果作为后一帧的输入，进行目标跟踪。

6. 输出结果：最终输出被检测物体的类别、位置和置信度等信息。

YoloV3可以通过并行处理和GPU加速等技术实现实时检测和跟踪，具有很高的实用价值。