前言
本篇博客为博主毕设的一部分，此部分主要解决海上船舶目标实时分类检测。在Tensorflow的环境下，采用YOLOv3（keras）算法，最终mAP可达到95.66%&

随着深度学习的发展，基于深度学习的目标检测方法因其优异的性能已经得到广泛的使用。目前经典的目标检测方法主要包括单阶段(YOLO、SSD、RetinaNet，还有基于关键点的检测方法等)和多阶段方法(Fast RCNN

1 YOLOv5
在YOLOv4发布不到50天，“YOLOv5” 就问世了并且官方介绍的性能效果可以说相当好。只可惜YOLOv5当前只公布了代码没有相关的论文，只能通过YOLOv5的代码来了解其算法。其链接如下&#

paper：https://arxiv.org/pdf/2107.08430.pdf code：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
YOLOv3 baseli