keras-yolov3目标检测详解目标检测详解——适合新手适合新手
现在网上能找到的博客我现在看起来很明白，虽然讲的很详细，但是对于几天前的我真的看不明白，因为新手会遇到各种各样毫无征兆的问题，所以我决定写一篇面向新手的如何去
使用 yolo 和如何去做自己的数据集来训练属于自己的模型。因为我也是新手，所以不说原理，只谈操作方法。
因为东西很杂，我会把小东西分出去写，并且在本文中附上链接。
一、准备工作一、准备工作
1、事件前言：、事件前言：
简单介绍下情况，本人本科二年级，机器学习小白，操作系统:windows10
前阵子用 matlab 做图像识别项目时发现了 yolov3 算法，觉得很有意思，但是无奈当时还没有基于matlab 的版本（听说现在有了），所以就用 python 运行，我的电脑里有
python_3.7、anaconda_3.6、pycharm。
有心人应该可以发现我大概几天前的博客都是在凌晨一点发的，当时几乎每天都弄到凌晨三点多去配置环境（新手运行报错的原因几乎都是版本的兼容性问题）。
不过经过三天左右的时间，我解决了无穷多的报错之后，终于把 yolo 在 anaconda 和 pycharm 中成功运行，而且在昨晚 10：30分 成功训练出了自己标注的数据集的模型。
所以在接下来的几天，我会站在新手的层面上解释我使用 yolo 的过程。
2、需要的文件：、需要的文件：
1、、yolov3源代码：源代码：github_keras-yolo3
2、权重文件：、权重文件：官网_yolov3.weights （点击直接下载）或者 我的百度网盘文件 链接：
https://pan.baidu.com/s/1YD5dtSrEkcBO0PRHO7eLlw
提取码：1uub
3、、python 或或 anaconda 或或 pycharm
注意：版本需要在3.7以下，3.7版本不支持 tensflow 的库
3、、python的环境配置：的环境配置：
很多的库之间都会存在兼容性问题，如果你运行中出现的报错不常见，或者一个错误接着一个错误，那么八成是配置的库存在兼容性问题，把库的版本换了就行
下面介绍一下重要的需要配置的库的版本：
库名称库名称 版本版本
tensorflow-gpu 2.1.0
keras 2.2.4
tensorflow (可有可
无)
1.12.0
Pillow 5.1.0
matplotlib 2.2.2
ffmpeg 1.4
opencv opencv-contrib-python
建议使用镜像源下载，下载的方法可以参照我的这篇博文：
anaconda 配置 yolov3 环境（该文章中的版本也可以，但是最好换成我上面表格中写的）
大家也可以看下我的大家也可以看下我的 python 的各个库的配置：的各个库的配置：python绝对兼容的库配置——机器学习
（建议大家保留一份，万一哪天不小心改了一个库的版本，很可能就会导致一系列的问题，这里的版本不存在兼容性问题）
.
.
二、正式开始二、正式开始yolo之旅之旅
1、用官方权重识别图像、用官方权重识别图像
接下来先教大家去用官方的权重文件 yolov3.weights 去识别图像
先用 pycharm 或 spyder 打开 keras-yolo3 文件夹，用 pycharm 或 spyder 是为了看文件夹更方便，直接在 anaconda 里运行也是可以的
这里用 pycharm 先演示一下：
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weixin_38744526
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