yolov3实时检测

Yolov3是一种用于实时目标检测的深度学习模型。它是在YOLO（You Only Look Once）算法的基础上进行改进而来的。Yolov3具有更高的检测精度和更快的速度。

Yolov3将输入图像分成一个固定大小的网格，并在每个网格单元中生成多个边界框和类别预测。每个边界框都会估计其包含的对象的类别和位置。这个过程是端到端的，意味着整个检测过程是一次性完成的。

Yolov3的网络结构采用了Darknet-53作为特征提取器，并在其之上添加了多个卷积层和连接层。这些层能够提取不同尺度的特征，从而能够检测不同大小、不同类别的目标。

在实时检测中，Yolov3可以在较短的时间内检测到图像中的多个目标，并返回它们的位置和类别信息。这使得它在许多应用中都非常有用，比如视频监控、自动驾驶等。