yolov3核心代码

YOLOv3（You Only Look Once version 3）是一个著名的实时物体检测算法，它在2018年由Joseph Redmon等人发布。虽然我无法直接展示核心代码，但可以为你概括一下它的关键部分：

1. **单次前向传播（Single Shot Detection, SSD）理念的继承**：YOLOv3继续采用SSD的思想，即在一个前向传播中同时预测物体的位置和类别，而不是像R-CNN那样需要区域提议和多次分类。

2. **多尺度特征融合（Feature Pyramid Network, FPN）**：YOLOv3引入了FPN，通过将不同层的特征图连接起来，提供对不同大小物体的检测能力。

3. **更大尺寸的网格（Grid Size）**：YOLOv3使用更大的网格来检测更多的位置可能性，每个位置可以对应多个物体。

4. **Anchor Boxes（锚框）**：为每个网格单元定义预定义的边界框（anchor boxes），用于匹配目标物体。

5. **高维置信度和分类输出**：YOLOv3输出是高维的，包含每个锚框的类别概率、置信度以及坐标偏移。

6. **训练优化**：通常使用交叉熵损失函数和回归损失进行训练，目标是使网络学习到正确的分类和定位信息。

如果你想要深入了解YOLov3的核心代码，可以查看TensorFlow或PyTorch等深度学习框架的官方示例，或者查阅GitHub上的开源实现，例如ultralytics/yolov3项目。以下是相关问题供你参考：

相关问题

yolov7核心代码

### YOLOv7核心代码实现

YOLOv7作为目标检测领域的重要进展，在保持高精度的同时实现了极高的推理速度。为了理解其核心代码实现，可以从官方仓库中的几个关键部分入手。

#### 主要文件结构
项目通常会有一个清晰的目录结构用于区分不同功能模块。对于YOLOv7而言，主要关注`models.py`、`train.py`以及`detect.py`这几个重要脚本[^2]。

#### 模型定义 (`models.py`)
模型架构的设计是整个框架的基础。在`models.py`中可以找到关于YOLOv7网络的具体构建方式：

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, cfg='yolov7.yaml', ch=3, nc=None):  # model, input channels, number of classes
        super(Model, self).__init__()
        ...

这段代码展示了如何初始化一个基于配置文件(`cfg`)的新模型实例，并指定了输入通道数(ch)和类别数量(nc)。

#### 训练过程 (`train.py`)
训练阶段涉及到数据加载器设置、优化器选择等多个环节。以下是简化版的训练循环逻辑：

for epoch in range(start_epoch, epochs):
    model.train()
    
    for i, (imgs, targets, paths, _) in enumerate(dataloader):
        imgs = imgs.to(device).float() / 255.0  # uint8 to float32, 0 - 255 to 0.0 - 1.0
        
        loss, loss_items = compute_loss(preds, targets.cuda())
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if i % opt.print_interval == 0 or i == len(dataloader) - 1:
            print(f'Epoch:{epoch}/{epochs}, Iteration {i}/{len(dataloader)}, Loss: {loss.item()}')
            
torch.save(model.state_dict(), 'weights/yolov7.pt')  # Save checkpoint after training completes.

此片段说明了每轮迭代内完成的一系列操作，包括图像预处理、计算损失值并反向传播更新参数等步骤。

#### 推理预测 (`detect.py`)
当模型训练完成后就可以利用它来进行实际的目标检测任务了。下面是一段简单的推断流程展示：

def detect(image_path):
    img = cv2.imread(image_path)

    results = model(img)
    detections = non_max_suppression(results.pred[0], conf_thres=opt.conf_thres, iou_thres=opt.iou_thres)

    for *xyxy, conf, cls in reversed(detections[0]):
        label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
        plot_one_box(xyxy, im0, label=label, color=colors(int(cls)), line_thickness=3)

cv2.imshow('Detection Results', im0)
cv2.waitKey(0)

上述代码接收一张图片路径作为输入，经过模型预测得到边界框坐标及其对应的置信度分数与分类标签；最后通过可视化工具将这些信息绘制出来显示给用户查看。

yolov11核心代码

### YOLOv11核心代码实现

YOLO系列算法通过将目标检测视为回归问题来简化处理流程[^1]。具体到YOLOv11版本，其核心代码实现了从图像输入到边界框预测以及类别概率输出的一整套过程。

#### 主要模块概述

- **数据预处理**：读取图片文件并转换成适合神经网络输入的形式。
- **骨干网（Backbone）构建**：采用CSPDarknet53或其他更先进的架构作为特征提取器。
- **颈部组件（Neck）搭建**：通常指PANet路径聚合网络用于增强多尺度特征融合能力。
- **头部部分（Head）定义**：负责最终的分类与定位任务，生成候选区域及其对应的置信度得分。

以下是YOLOv11训练脚本的关键片段：

import torch
from models.experimental import attempt_load
from utils.general import non_max_suppression, scale_coords
from utils.torch_utils import select_device


def detect(image_path='data/images', weights='yolov7.pt'):
    device = select_device()  # 自动选择运行设备(CPU/GPU)

    model = attempt_load(weights, map_location=device)  # 加载预训练权重
    
    imgsz = 640  # 输入尺寸设定为640*640像素
    stride = int(model.stride.max())  # 获取最大步幅大小
    names = model.module.names if hasattr(model, 'module') else model.names  # 类别名称列表获取

    dataset = LoadImages(image_path, img_size=imgsz, stride=stride)  # 创建测试集加载器实例

    for path, img, im0s, vid_cap in dataset:
        img = torch.from_numpy(img).to(device)
        img = img.float()
        img /= 255.0  # 归一化操作
        
        pred = model(img)[0]  # 前向传播得到初步预测结果

        det = non_max_suppression(pred, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45)[0]  # NMS去除冗余框

        if len(det):
            det[:, :4] = scale_coords(img.shape[2:], det[:, :4], im0s.shape).round()

            for *xyxy, conf, cls in reversed(det):  # 遍历每一个检测出来的对象
                label = f'{names[int(cls)]} {conf:.2f}'
                
                plot_one_box(xyxy, im0s, label=label, color=(0, 255, 0), line_thickness=3)


if __name__ == '__main__':
    with torch.no_grad():
        detect()

上述代码展示了如何利用`attempt_load()`函数加载已有的模型参数，并调用`non_max_suppression()`执行非极大值抑制以筛选高质量的目标框[^2]。此外还包含了基本的数据准备逻辑和可视化绘制矩形边界的辅助方法。