pytorch 版 YOLO V3

1070单张图片处理时间约为： 0.0425s

调用说明：为方便直接使用pytorch版本yolo v3进行封装 便于快速制作项目 免去读源码的时间

main.py 程序主入口 可进行单张图片处理、单个视频处理、运行http服务接收图片输入
utils/utils.py 封装处理各类数据的函数：
	draw_bbox_label:  往图像上画物体bbox以及标注其类别
	process_video:	处理单个视频
	process_img:  处理单张图片
	run_http:  启动http服务 （该服务主要给自己项目定制，晚些时间写出使用方法）
utils/model.py	调用darknet.py加载yolo v3模型（带weights）
utils/darknet.py  yolov3网络构造

request:

python3
opencv-python
pytorch
numpy
tornado

install:

git clone https://github.com/Rainweic/pytorch-yolov3.git
mkdir pytorch-yolov3/yolo_v3_config
cd pytorch-yolov3/yolo_v3_config
wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weights

test:

#Testing the Detection Effect of YOLO V3 With Single Picture
python3 main.py --image test.jpg

#Testing the Detection Effect of YOLO V3 With Video
python3 main.py --image path_to_video

python3 main.py -h:

usage: main.py [-h] [--weight WEIGHT] [--coco_names COCO_NAMES]
           [--yolov3_cfg YOLOV3_CFG] [--confThreshold CONFTHRESHOLD]
           [--nmsThreshold NMSTHRESHOLD] [--inpWidth INPWIDTH]
           [--inpHeight INPHEIGHT] [--image IMAGE] [--video VIDEO]
           [--run_http RUN_HTTP] [--port PORT]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --weight WEIGHT       The path of yolov3.weights
  --coco_names COCO_NAMES
	                The path of coco.names
  --yolov3_cfg YOLOV3_CFG
	                The path of yolov3.cfg
  --confThreshold CONFTHRESHOLD
	                Confidence threshold
  --nmsThreshold NMSTHRESHOLD
	                Non-maximum suppression threshold
  --inpWidth INPWIDTH   Width of network's input image
  --inpHeight INPHEIGHT
	                Height of network's input image
  --image IMAGE         path of image
  --video VIDEO         path of video
  --run_http RUN_HTTP   Open http server
  --port PORT           http server's port

对github上高start的yolo v3版本进行便于使用的封装， 感谢

注释会进一步添加

QQ： 861514706