你是否为复现yolov3但是经常报错，环境搭建出错等问题苦恼，我刚开始也一样。本文档为本人在使用github上keras-yolov3-master项目（作者：qqwweee）的使用教程笔记，清楚记录了从tensorflow-gpu环境搭建到复现voc数据集的模型训练及预测，及最后实现迁移学习对神经元胞体的预测整个流程。帮你少走很多弯路。（或者直接看我的博客：https://blog.csdn.net/qq_42109740/article/details/105662320）

前面几篇文章完成了训练端和部署端的环境搭建以及模型的训练，并经过两次模型转化最终将YOLOv3 TINY模型部署在了树莓派上。其实最核心的内容已经完成了，接下来就是一些应用层面的东西了。 树莓派控制马达： 1. 材料硬件： 1.树莓派3B+ 2.四个直流电机 3.一个小车底盘+四个车轮（某宝上有卖） V0L3UwMTA5NjgzNTA=,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center) 4.L298N驱动模块（介于树莓派与马达之间的桥梁） 5.充电宝一个（用于给树

上个月需要使用目标检测进行项目开发，简单了解了下目标检测的技术之后，果断选择使用yolo来进行尝试。 在查看了无数篇博客之后，头疼脑热，各种花样的问题之后，果断记录了自行爬坑的过程，希望对后续使用yolo3目标检测的小伙伴有所帮助。 1.搭建yolov3训练的基础环境 1.1软件版本 需要安装的版本为: python 3.6 tensorflow 2.0.0 keras 2.3.1 切记keras与tensorflow的版本必须匹配，可以参照此链接 1.2下载yolov3对应的源码压缩文件 我把