YOLOv3最全复现代码合集（含PyTorch/TensorFlow和Keras等）

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前戏

2018年3月26日，CVer第一时间推文：YOLOv3：你一定不能错过

2019年3月23日，CVer推文：重磅！YOLOv3最全复现代码合集（含TensorFlow/PyTorch和Keras等）

想想距离上次整理已经大半年，很多项目的star数量应该变化很大，而且有的库应该还在持续更新，期间也有TensorFlow2的推出，所以这版整理已加入TF2-YOLOv3。

要知道YOLO系列官方源码都是用 C 语言编写的，代码太"硬核"，很多人习惯用Python搞事情，所以网上出现了各种基于 xxx 框架的 YOLOv3复现版本。

Amusi 将基于不同深度学习框架的 YOLOv3 复现代码进行汇总（自认为还不错的复现代码），为了方便各位 CVers 浏览，下述内容已经同步上传至github：

https://github.com/amusi/YOLO-Reproduce-Summary

此次YOLOv3复现代码合集涵盖 5 种常用深度学习框架：

TensorFlow（新增TensorFlow2）
PyTorch
Keras
Caffe
MXNet

主要信息有：是否支持训练和 star 星数

TensorFlow

1. https://github.com/YunYang1994/tensorflow-yolov3 支持训练(2070 star)

2. https://github.com/wizyoung/YOLOv3_TensorFlow 支持训练(978 star)

3. https://github.com/zzh8829/yolov3-tf2 支持训练(944 star)

4. https://github.com/mystic123/tensorflow-yolo-v3 不支持训练(687 star)

5. https://github.com/maiminh1996/YOLOv3-tensorflow 支持训练(276 star)

PyTorch

https://github.com/eriklindernoren/PyTorch-YOLOv3 支持训练(3316 star)
https://github.com/ultralytics/yolov3 支持训练(971 star)

这版都有APP版本了

YOLOv3 in PyTorch > ONNX > CoreML > iOS

3. https://github.com/ayooshkathuria/pytorch-yolo-v3 不支持训练(2400 star)

4. https://github.com/ayooshkathuria/YOLO_v3_tutorial_from_scratch 不支持训练(1568 star)

5. https://github.com/TencentYoutuResearch/ObjectDetectionOneStageDet/tree/master/yolo 支持训练(1531 star)

6. https://github.com/BobLiu20/YOLOv3_PyTorch 支持训练(463 star)

7. https://github.com/DeNA/PyTorch_YOLOv3 支持训练(280 star)

Keras

1. https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 支持训练(4916 star)

2. https://github.com/xiaochus/YOLOv3 不支持训练(517 star)

3. https://github.com/Adamdad/keras-YOLOv3-mobilenet 支持训练(427 star)

Caffe

https://github.com/eric612/MobileNet-YOLO 支持训练(601 star)
https://github.com/ChenYingpeng/caffe-yolov3 不支持训练(294 star)
https://github.com/eric612/Caffe-YOLOv3-Windows 支持训练(167 star)

MXNet

https://github.com/dmlc/gluon-cv/tree/master/gluoncv/model_zoo/yolo 支持训练(3328 star)

注：上述内容已经同步上传至 https://github.com/amusi/YOLO-Reproduce-Summary ，大家也可以直接点击"阅读原文" 进行访问，欢迎 star！

备注：公众号菜单包含了整理了一本AI小抄，非常适合在通勤路上用学习。

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