xview-yolov3

用YOLOv3快速训练卫星图像目标检测模型

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 计算机视觉 🍴 复刻 59 👀 关注 7
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 350
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目，AGPL-3.0许可证，可免费使用和自行部署。

项目预览

xview-yolov3 项目界面预览图
图片来源：项目官网

项目数据

分类计算机视觉
开发团队ultralytics
官网地址https://docs.ultralytics.com
GitHubhttps://github.com/ultralytics/xview-yolov3
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目，AGPL-3.0许可证，可免费使用和自行部署。
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议AGPL-3.0
主要语言Python
技术栈/模型challenge,computer-vision,inference,model-training,object-detection,pytorch,remote-sensing,satellite-imagery,ultralytics,xview,yolov3
GitHub 星标★ 350
上线时间2018-06-12 00:00:00
代码更新2026-08-28
仓库体积61.5 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态维护中
收录时间2026-08-10
浏览次数8

项目介绍

xview-yolov3 是一个基于 YOLOv3 的遥感卫星图像目标检测项目，专为 xView 数据集和检测挑战赛设计。它解决了卫星图像中目标尺度小、背景复杂、类别不均衡等问题，提供从数据预处理、模型训练、验证到推理的完整流程。项目基于 PyTorch 和 Ultralytics 实现，支持自定义训练配置，能高效检测车辆、飞机、船只等各类遥感目标。其核心能力包括针对 xView 数据的预处理工具（如裁剪、标注转换）、YOLOv3 训练脚本、验证评估以及推理接口，帮助研究者和开发者快速在遥感场景中应用目标检测技术。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 350

核心亮点

  • 完整覆盖xView数据预处理到推理全流程，开箱即用
  • 基于YOLOv3成熟架构，训练稳定且易调参
  • 适配遥感小目标场景，有针对性优化

不足之处

  • 项目较老，可能未适配最新版PyTorch或YOLO系列
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 卫星图像中的车辆、飞机等目标检测
  • xView挑战赛参赛或基线模型搭建
  • 遥感领域目标检测教学与实验

替代项目

ultralytics/yolov5、facebookresearch/detectron2、PaddlePaddle/PaddleDetection

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