前言：
工作原因，要用到yolo算法，組長給推薦了一篇博文比較詳細的講解了yolov3和yolov4，講的非常好，參考鏈接如下：
https://mp.weixin.qq.com/s/qszdrGgBIjA5nnr12VIyYQ
1.論文匯總
Yolov3論文名：《Yolov3: An Incremental Improvement》
Yolov3論文地址：arxiv.org/pdf/1804.0276
Yolov4論文名：《Yolov4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》
Yolov4論文地址：arxiv.org/pdf/2004.1093
（1）視頻：吳恩達目標檢測Yolo入門講解
https://www.bilibili.com/video/BV1N4411J7Y6?from=search&seid=18074481568368507115
（2）文章：Yolo系列之Yolov3【深度解析】
https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/82660381
（3）文章：一文看懂Yolov3
https://blog.csdn.net/litt1e/article/details/88907542
yolo訓練過程中在哪里看loss？
https://www.cnblogs.com/xieqi/p/9818056.html
在終端會顯示，訓練的時候也可以保存一下
YOLOv3剪枝再升級！
2021年5月27日補充如下：
yolov3模型部署實戰weights轉onnx並推理_沙皮狗de憂傷的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_38106878/article/details/103714551
TensorRT (二）Python3 yoloV3 / yoloV3-tiny 轉 onnx__yuki_-CSDN博客 https://blog.csdn.net/qq_19707521/article/details/105408150
yolo-v3和SSD的一些對比_BlowfishKing的博客-CSDN博客_yolov3與ssd https://blog.csdn.net/BlowfishKing/article/details/80485006
darknet的yolov3測試以及評價指標_medusa_zj的博客-CSDN博客_yolov3評價指標 https://blog.csdn.net/medusa_zj/article/details/106612812
yolov3-tiny原始weights模型轉onnx模型並進行推理_沙皮狗de憂傷的博客-CSDN博客 https://blog.csdn.net/weixin_38106878/article/details/106349036
【YOLO】記錄訓練輸出並對結果評估_shangpapa3的博客-CSDN博客_yolo訓練結果 https://blog.csdn.net/shangpapa3/article/details/76687191?utm_source=blogxgwz6
yolov3訓練自己的數據集——第一次實操完整記錄_夏日山間過-CSDN博客_yolo訓練自己的數據集 https://blog.csdn.net/syysyf99/article/details/93207020
yolov3環境配置訓練及優化 - 簡書 https://www.jianshu.com/p/0edf17644be4
不斷補充ing