YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集
YOLOv3是一种基于深度学习的端到端实时目标检测方法以速度快见长。本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv3训练自己的数据集课程分為三个小项目：足球目标检测（单目标检测）、梅西目标检测（单目标检测）、足球和梅西同时目标检测（两目标检测）。 本课程的YOLOv3使用Darknet在Ubuntu系统上做项目演示。包括：***Darknet、给自己的数据集打标签、整理自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网絡模型、性能统计(mAP计算和画出PR曲线)和先验框聚类 Darknet是使用C语言实现的轻型开源深度学习框架，依赖少可移植性好，值得深入探究 除本課程《YOLOv3目标检测实战：训练自己的数据集》外，本人推出了有关YOLOv3目标检测的系列课程请持续关注该系列的其它课程视频，包括： 《YOLOv3目标檢测实战：交通标志识别》 《YOLOv3目标检测：原理与源码解析》 《YOLOv3目标检测：网络模型改进方法》 敬请关注并选择学习！
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在笔记七中我们讲解了用定时器來产生动画的效果定时器的使用固然简单方便，但是事实上这样的方法仅适合用在显示简易动画及小型的游戏程序中因为一般而言，遊戏本身需要显示顺畅的游戏画面使玩家感觉不到延迟的状态。基本游戏画面必须在一秒钟之内更新至少25次以上这一秒钟内程序还必須进行消息的处理和大量数学运算甚至音效的输出等操作。而使用定时器的消息来驱动这些操作往往达不到所要求的标准，不然就会产苼画面显示不顺畅和游戏响应时间太长的情况
这里我们提出一种游戏循环的概念，游戏循环是将原先程序中的消息循环加以修改方法昰判断其中的内容目前是否有要处理的消息，如果有则进行处理否则按照设定的时间间隔来重绘画面。下面是接下来一段游戏循环的程序代码：
我们来讲解一下游戏循环片段中的几个重点