一、模型介绍
YOLOv3模型于2018年由开发者Joseph Redmon，Ali Farhadi在《YOLOv3: An Incremental Improvement》首次提出。主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。在基本的图像特征提取方面，采用了称之为Darknet-53的网络结构（含有53个卷积层），它借鉴了残差网络residual network的做法，在一些层之间设置了快捷链路（shortcut connections）。提升了mAP及小物体检测效果。
接下来我们一起看看如何快速进行论文复现吧！
二、创建实例
首先打开极链AI云的官网，选择模型创建实例：
https://cloud.videojj.com/home
由于平台已经配置了YOLOv3的模型库，所以能够
一键创建实例
，轻松又便捷～
三、论文复现
1、在路径/root/yolov3下，输入训练代码：
训练效果如下：
2、在路径/root/yolov3下，输入推断代码：
推断效果如下：
推断结果可以到runs/detect/exp2下查看哦～
到这里，我们就已经完成了YOLOv3的整个复现成果～具体的模型简介和代码可以在
模型详情页
查看👍
为了使复现更加方便高效，我们为每一个模型都配置了专属的模型详情页。
模型详情页详细展现了模型的使用方法（包含训练和推理的
使用方式
和
测试案例
）在证明模型
配置的完整性
和方便用户
直接测试模型效果
上，为用户进一步开发和训练模型
提供便利
。
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