1、python怎麼用yolov3來測試圖片
正因為YOLOv3檢測速度快，進行對以前目標檢測的速度上的優化;和上一篇博客類似，這次版主要是對本地視頻權的載入–輸入模型—結果幀中間輸出—檢測結果最後視頻保存
目前對視頻的檢測的思路還是先對視頻進行抽幀處理，將檢測完的結果進行保存，最後通過照片合成視頻（有序地）
2、yolov3能識別圖片上的公式嗎?
目前目標檢測類復檢測效制果和檢測速度最好的演算法，原版的yolov3檢測的物體種類眾多，本文實在原有yolov3上將多累物體檢測簡化為單類物體檢測，本文的原始代碼基於目前目標檢測類檢測效果和檢測速度最好的演算法，原版的yolov3檢測的物體種類眾多，本文實在原有yolov3上將多累物體檢測簡化為單類物體檢測，本文的原始代碼基於目前目標檢測類檢測效果和檢測速度最好的演算法，原版的yolov3檢測的物體種類眾多，本文實在原有yolov3上將多累物體檢測簡化為單類物體檢測，本文的原始代碼基於
3、yolov3、mobilenet_ssd模型推理時間大概是多少？
深度模型inference時間跟來計算硬體、源CNN結構、部署方法都有關系，yolov3在gtx1080ti下可以50ms per second, mssd分v1，v2，v3，由於CNN結構較小，且在設計上採用depthwise的設計思路，被廣泛用於端側進行使用，我在樹莓派3b+上inference在10fps左右，而通過Tengine類似的加速框架可以有效提高inference速度。