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description: 了解YOLOv3、YOLOv3-Ultralytics和YOLOv3u的概述。了解它们的关键功能、用途和支持的目标检测任务。
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keywords: YOLOv3、YOLOv3-Ultralytics、YOLOv3u、目标检测、推理、训练、Ultralytics
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# YOLOv3、YOLOv3-Ultralytics和YOLOv3u
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## 概述
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本文介绍了三个紧密相关的目标检测模型，分别是[YOLOv3](https://pjreddie.com/darknet/yolo/)、[YOLOv3-Ultralytics](https://github.com/ultralytics/yolov3)和[YOLOv3u](https://github.com/ultralytics/ultralytics)。
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1. **YOLOv3：** 这是第三版 You Only Look Once (YOLO) 目标检测算法。YOLOv3 在前作的基础上进行了改进，引入了多尺度预测和三种不同尺寸的检测核，提高了检测准确性。
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2. **YOLOv3-Ultralytics：** 这是 Ultralytics 对 YOLOv3 模型的实现。它在复现了原始 YOLOv3 架构的基础上，提供了额外的功能，如对更多预训练模型的支持和更简单的定制选项。
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3. **YOLOv3u：** 这是 YOLOv3-Ultralytics 的更新版本，它引入了 YOLOv8 模型中使用的无锚、无物体性能分离头。YOLOv3u 保留了 YOLOv3 的主干和颈部架构，但使用了来自 YOLOv8 的更新检测头。
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## 关键功能
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- **YOLOv3：** 引入了三种不同尺度的检测，采用了三种不同尺寸的检测核：13x13、26x26 和 52x52。这显著提高了对不同大小对象的检测准确性。此外，YOLOv3 还为每个边界框添加了多标签预测和更好的特征提取网络。
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- **YOLOv3-Ultralytics：** Ultralytics 对 YOLOv3 的实现具有与原始模型相同的性能，但增加了对更多预训练模型、额外训练方法和更简单的定制选项的支持。这使得它在实际应用中更加通用和易用。
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- **YOLOv3u：** 这个更新的模型采用了来自 YOLOv8 的无锚、无物体性能分离头。通过消除预定义的锚框和物体性能分数的需求，检测头设计可以提高模型对不同大小和形状的对象的检测能力。这使得 YOLOv3u 在目标检测任务中更加强大和准确。
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## 支持的任务和模式
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YOLOv3 系列，包括 YOLOv3、YOLOv3-Ultralytics 和 YOLOv3u，专门用于目标检测任务。这些模型以在各种实际场景中平衡准确性和速度而闻名。每个变体都提供了独特的功能和优化，使其适用于各种应用场景。
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这三个模型都支持一套全面的模式，确保在模型部署和开发的各个阶段具备多种功能。这些模式包括[推理](../modes/predict.md)、[验证](../modes/val.md)、[训练](../modes/train.md)和[导出](../modes/export.md)，为用户提供了有效的目标检测完整工具。
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| 模型类型 | 支持的任务 | 推理 | 验证 | 训练 | 导出 |
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| YOLOv3 | [目标检测](../tasks/detect.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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| YOLOv3-Ultralytics | [目标检测](../tasks/detect.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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| YOLOv3u | [目标检测](../tasks/detect.md) | ✅ | ✅ | ✅ | ✅ |
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该表格提供了每个 YOLOv3 变体的能力一览，突显了它们的多功能性和适用性，以用于目标检测工作流程中的各种任务和操作模式。
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## 用法示例
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以下示例提供了简单的 YOLOv3 训练和推理示例。有关这些和其他模式的完整文档，请参阅 [Predict](../modes/predict.md)、[Train](../modes/train.md)、[Val](../modes/val.md) 和 [Export](../modes/export.md) 文档页面。
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!!! Example "示例"
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=== "Python"
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可以将预先训练的 PyTorch `*.pt` 模型以及配置 `*.yaml` 文件传递给 `YOLO()` 类，以在 Python 中创建模型实例：
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```python
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from ultralytics import YOLO
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# 加载一个经过 COCO 预训练的 YOLOv3n 模型
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model = YOLO('yolov3n.pt')
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# 显示模型信息（可选）
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model.info()
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# 在 COCO8 示例数据集上训练模型100个epoch
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results = model.train(data='coco8.yaml', epochs=100, imgsz=640)
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# 使用 YOLOv3n 模型对 'bus.jpg' 图像进行推理
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results = model('path/to/bus.jpg')
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```
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=== "CLI"
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可以直接使用命令行界面 (CLI) 来运行模型：
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```bash
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# 加载一个经过 COCO 预训练的 YOLOv3n 模型，并在 COCO8 示例数据集上训练100个epoch
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yolo train model=yolov3n.pt data=coco8.yaml epochs=100 imgsz=640
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# 加载一个经过 COCO 预训练的 YOLOv3n 模型，并对 'bus.jpg' 图像进行推理
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yolo predict model=yolov3n.pt source=path/to/bus.jpg
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```
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## 引用和致谢
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如果您在研究中使用 YOLOv3，请引用原始的 YOLO 论文和 Ultralytics 的 YOLOv3 仓库：
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!!! Quote ""
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=== "BibTeX"
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```bibtex
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@article{redmon2018yolov3,
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title={YOLOv3: An Incremental Improvement},
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author={Redmon, Joseph and Farhadi, Ali},
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journal={arXiv preprint arXiv:1804.02767},
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year={2018}
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}
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```
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感谢 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 开发了原始的 YOLOv3 模型。
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