YOLO：CPU实时检测（摄像头、视频）
本资源文件提供了一个基于YOLO（You Only Look Once）的目标检测项目，能够在CPU上实时检测摄像头或视频文件中的目标。该项目适用于需要在低资源环境下进行实时目标检测的场景。
项目简介
YOLO是一种先进的目标检测算法，以其快速和准确著称。本项目利用YOLOv3-tiny模型，在CPU上实现了实时目标检测功能。用户可以通过摄像头实时捕捉画面，或者对视频文件进行目标检测。
功能特点
- 实时检测：能够在CPU上实现实时目标检测，适用于摄像头和视频文件。
- 轻量级模型：采用YOLOv3-tiny模型，减少计算资源消耗，适合在低性能设备上运行。
- 多目标检测：能够同时检测多个目标，并实时显示检测结果。
使用方法
- 下载相关文件：下载项目提供的权重文件和配置文件。
- 运行代码：使用提供的Python代码，配置好相关路径后即可运行。
- 选择输入源：可以选择摄像头实时检测或加载视频文件进行检测。
依赖库
- OpenCV
- NumPy
注意事项
- 本项目适用于CPU环境，如果需要在GPU上运行，请参考其他YOLO版本。
- 运行代码前，请确保所有依赖库已正确安装。
参考资料
本项目的实现参考了CSDN博客文章《YOLO：CPU实时检测（摄像头、视频）》，详细内容请参阅该文章。
贡献
欢迎对本项目进行改进和优化，提交Pull Request或Issue。
许可证
本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。