Linuxの創始者Linus Torvalds氏は、有名言っ:.の話は私のコード（アップグレーディング、十分について話を冗長！）安いショーです。
コードは、唯一の方法を改善するために、エントリから読み込まれます。特に深い学習のため、多くは上部移送パッケージを使用して、実施体制基盤となる神経回路網を隠し、それが明確なの内部の仕組みを知ることは困難であり、さらなる最適化と技術革新を助長されていません。
YOLOv3端部は、既知の速度までの深さの調査に基づいてリアルタイムターゲット検出方法です。
YOLOv3実装ダークネットは深い学習C言語の開発のための軽量のオープンソースフレームワークを使用することで、あまり依存し、可搬性、そして私たちはその実装の原則を掘り下げてみましょう、ケースを読み取るために良いコードとしての役割を果たすことができます。
この態様は必要考慮して、我々はもちろん、導入された「YOLOv3ターゲット検出：原則を、ソースコードを解析します。」
コースリンク：https://edu.51cto.com/course/18384.html
このコースでは、YOLOv3原理とソースコードを解決します、具体的な内容が含まれています：
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YOLO目標検出原理
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ニューラルネットワークとダークネットC言語、及びバックエラーの伝播を勾配の解決は、特に計算されます
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コード読取ツールと方法
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深さの研究に計算武器：BLASとGEMM
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GPUのCUDAプログラミング方法やダークネットへの応用
- プログラムYOLOv3を流れ、各レイヤーのソースを解決
ソースファイルはダークネットは、このコースの後にコメントを提供します。
このコースに加えて、：：外「YOLOv3目標検出原理とソースコードの解析」、私には、YOLOv3ターゲット検出のコースのシリーズを発売しました
「YOLOv3ターゲット検出戦闘：独自のデータセットを訓練」
「YOLOv3ターゲット検出戦闘：交通標識認識。」
「YOLOv3ターゲット検出：原理とソースコードの解析」
「YOLOv3ターゲット検出：ネットワークモデルの改善」
またはコース「YOLOv3ターゲット検出戦闘：交通標識認識」、YOLOv3理解の将来の使用のために、この講座：最初の研究の過程「独自のデータセットを訓練、YOLOv3対象検出戦闘」を提案。