YoloV3模型总结

1.darknet53

2.FPN [feature pyramid network]

3.anchor boxes[候选区域框]

4.VOC格式的xml文件

5.Labelme标注工具
解析：对图像进行多边形，矩形，圆形，多段线，线段，点形式的标注[可用于目标检测，图像分割，等任务]。可以生成VOC格式和COCO格式的数据集。

6.absl库
解析：absl库全称是Abseil Python Common Libraries。它原本是个C++库，后来被迁移到了Python上。它是创建Python应用的代码集合。这些代码从谷歌自己的Python代码基地中搜集而来，已经过全面的测试并广泛用于生产中。它的特点：
[1]简单的应用创建
[2]分布式的命令行标志系统
[3]用户自定义的记录模块，并拥有额外的功能。
[4]拥有测试工具

7.cv2.cvtColor(p1,p2)
解析：cv2.cvtColor(p1,p2)是颜色空间转换函数，p1是需要转换的图片，p2是转换成何种格式。如下所示：
[1]cv2.COLOR_BGR2RGB将BGR格式转换成RGB格式
[2]cv2.COLOR_BGR2GRAY将BGR格式转换成灰度图片

参考文献：
[1]tensorflow/models：https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection
[2]Ubuntu调用USB摄像头：http://www.manongjc.com/article/43629.html