Ultralytics 版 YOLOv3 权重文件

本仓库提供了 Ultralytics 版的 YOLOv3 权重文件，适用于 YOLOv3 模型的训练和推理。以下是包含的权重文件列表：

1. yolov3.pt
   YOLOv3 的标准权重文件，适用于大多数目标检测任务。

2. yolov3-spp.pt
   YOLOv3-SPP 的权重文件，通过空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling）增强了模型的性能，特别适用于高分辨率图像的目标检测。

3. yolov3-tiny.pt
   YOLOv3-Tiny 的权重文件，适用于资源受限的环境，如嵌入式设备或移动设备，具有较快的推理速度和较小的模型体积。

使用说明

1. 下载权重文件
   您可以直接下载所需的权重文件，并将其用于 YOLOv3 模型的加载和推理。

2. 模型加载
   使用以下代码加载权重文件：

   from ultralytics import YOLO
   
   # 加载 YOLOv3 模型
   model = YOLO('yolov3.pt')
   
   # 加载 YOLOv3-SPP 模型
   model_spp = YOLO('yolov3-spp.pt')
   
   # 加载 YOLOv3-Tiny 模型
   model_tiny = YOLO('yolv3-tiny.pt')
   

3. 推理
   加载模型后，您可以使用以下代码进行目标检测：

   # 使用 YOLOv3 进行推理
   results = model('path/to/image.jpg')
   
   # 使用 YOLOv3-SPP 进行推理
   results_spp = model_spp('path/to/image.jpg')
   
   # 使用 YOLOv3-Tiny 进行推理
   results_tiny = model_tiny('path/to/image.jpg')
   

注意事项

• 请确保您使用的是与权重文件版本匹配的 YOLOv3 模型代码。
• 如果您在训练新模型时使用这些权重文件作为预训练模型，请确保数据集与预训练数据集具有相似的分布。

希望这些权重文件能够帮助您在目标检测任务中取得更好的效果！