目标检测pytorch版yolov3一___利用训练好的模型进行预测

本篇博客是我学习某位up在b站讲的pytorch版的yolov3后写的，
b站的传送门：
https://www.bilibili.com/video/BV1A7411976Z
他的博客的传送门：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/details/105310627
他的源码的传送门：
https://github.com/bubbliiiing/yolo3-pytorch
侵删

这片博客是我已经训练好模型之后写的博客，后续我会写关于pytorch版的yolov3更详细的博客。

利用已经训练好的模型来进行预测

具体的操作步骤在github的ReadME里面有了，我就主要提醒一点，因为我自己踩过坑：

如果我们需要训练自己的classes，那么就要修改classes，此时需要要注意看第五点和第七点，两点均要求在在规定位置修改classes，此时特别注意 这两个地方修改的classes需要完全一样，比如：
voc_annotation.py里面需要将classes修改为：
那么我们需要将model_data里面的voc_classes.txt文件也修改为：

两个需要完全一样，包括顺序都需要完全一样，否则训练出来的是乱的，这个坑当时坑了我好久。
其他的就按照上面的来修改就好了。

训练出来效果还是OK的