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YOLOv3 即時影像辨識的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包
YOLOv3 即時影像辨識的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Compton, Eden Francis寫的 Anti-Trust 和Godoroja, Lucy的 A Button a Day: All Buttons Great and Small都 可以從中找到所需的評價。
另外網站ESP32-CAM Python物件辨識，採用YOLOV3 @ 夜市小霸王也說明：深度學習技術分享_YOLOv3即時影像辨識】 -Yolo 目前已經出到第3 代✌️ -是Joseph Redmon等人開發的物件偵測(object detection) 的類神經網路演算法???? -效果 .
這兩本書分別來自 和所出版 。
國立勤益科技大學 資訊管理系 張定原所指導 江明宸的 基於YOLOv4技術之鵝蛋辨識系統改良 （2021），提出YOLOv3 即時影像辨識關鍵因素是什麼，來自於深度學習、邊緣運算、影像辨識、鵝蛋辨識模型、YOLOv4。
而第二篇論文國立高雄科技大學 造船及海洋工程系 李子宜所指導 郭紹宇的 攜帶式即時辨識船舷標誌影像裝置之研究 （2021），提出因為有 影像辨識、立體視覺、深度學習、YOLOv4-tiny、目標檢測、CUDA、Python的重點而找出了 YOLOv3 即時影像辨識的解答。
最後網站e96031413/NKNU_109_ITE_Graduation_Project - GitHub則補充：文章：NVIDIA Jetson Nano學習筆記（七）：即時影像偵測暨辨識 ... 使用YOLOv3演算法進行水雉辨識 ... 以這樣的速度下來會發現，推論速度太慢，無法做到即時辨識。
Anti-Trust
為了解決YOLOv3 即時影像辨識 的問題，作者Compton, Eden Francis 這樣論述：
Inspired by one of America’s most astounding David and Goliath stories. In 1900, at a time when the richest man in the world was John D. Rockefeller, and his company, Standard Oil, controlled 90% of the world’s oil supply, Ida Tarbell, whose father was destroyed by Rockefeller, takes on Standard
Oil and wins, breaking up the world’s biggest monopoly and changing anti-trust laws forever.
基於YOLOv4技術之鵝蛋辨識系統改良
為了解決YOLOv3 即時影像辨識 的問題，作者江明宸 這樣論述：
深度學習是近年在人工智慧領域中廣泛應用的重要技術，而影像辨識為其中的應用之一，隨著技術的普及，也逐漸融入產業應用當中，成為近年熱門的研究議題。本研究應用YOLOv4深度學習技術建置一套鵝蛋辨識模型，並改良舊有的智慧禽畜產蛋監控系統架構，用以解決舊有系統因異常干擾使辨識率降低及辨識速度過慢等不足之處。本研究分別以YOLOv4-tiny與YOLOv4-CSP為基礎，用以建立兩套鵝蛋辨識模型，並以舊有系統之YOLOv3鵝蛋辨識模型為基準，比較三套模型(YOLOv4-tiny、YOLOv4-CSP、YOLOv3)之辨識效能差異。本研究發現：(1)在Precision、Recall、F1_score、
mAP等效能指標上，YOLOv4-CSP與YOLOv3略優於YOLOv4-tiny，但數值差異極微；(2)Detection Time，則以YOLOv4-tiny最優，其數值優於YOLOv3模型100倍之多。在準確度與辨識速度的衡量之下，本研究採用YOLOv4-tiny做為鵝蛋辨識模型，將該模型部署於邊緣運算設備Jetson Nano，並透過DeepStream SDK影像串流開發工具與USB camera的應用，於邊緣運算設備上達成即時影像辨識與物件計數功能，加強整套系統的穩定度，節省舊有系統的影像傳輸時間及後端主機建置等成本，將AI模型與邊緣運算設備等智慧物聯網系統結合應用於實務系統中，實
現自動化智慧農業。
A Button a Day: All Buttons Great and Small
為了解決YOLOv3 即時影像辨識 的問題，作者Godoroja, Lucy 這樣論述：
Full of quirky images and insightful stories, A Button a Day is an exploration of the craftsmanship and peculiar history of buttons. From being regulated by law to revolutionized by emerging technologies, these seemingly simple objects have a complex story.
攜帶式即時辨識船舷標誌影像裝置之研究
為了解決YOLOv3 即時影像辨識 的問題，作者郭紹宇 這樣論述：
商船無人化為目前航運業的趨勢，其中船舶影像辨識之相關研究，多半集中在避碰。而本研究著重在於針對船舶上的特徵圖形辨識，提供特殊需求如拖船作業，船身與其他船舶接觸或與特定位置接近之海事作業。辨識目標為標塗於船殼外側之各種船舷標誌，有橫向結構位置較耐頂推之拖船標誌、提醒其他船舶滿吃水時處於水線下球形艏(Bulbous bow)位置之艏形標誌、側推器(Side thruster)位置之標誌。本論文為研究即時影像辨識應用於船舶船舷標誌。資料集取材自進出高雄港第二港口之船舶，於實驗室內商用型電腦架設之影像辨識訓練演算法訓練權重，並移植至攜帶式裝置較常見之ARM架構電腦搭配深度視覺攝影機，即時辨識目標並加
上其目視距離訊息，並利用圖形處理器加速演算法。在樣本總數相同的情況下，調整訓練資料集、驗證資料集的比例得出的結果中，驗證資料集佔比30%有較高的成功辨識機率。