目标检测之YOLO V1
前面介绍的R-CNN系的目标检测采用的思路是：首先在图像上提取一系列的候选区域，然后将候选区域输入到网络中修正候选区域的边框以定位目标，对候选区域进行分类以识别。虽然，在Faster R-CNN中利用RPN网络将候选区域的提取以放到了CNN中，实现了end-to-end的训练，但是其本质上仍然是 ...
原文：目标检测：YOLO(v1 to v3)——学习笔记
前段时间看了YOLO的论文，打算用YOLO模型做一个迁移学习，看看能不能用于项目中去。但在实践过程中感觉到对于YOLO的一些细节和技巧还是没有很好的理解，现学习其他人的博客总结 所有参考连接都附于最后一部分 参考资料 ，加入自己的理解，整理此学习笔记。 概念补充：mAP：mAP是目标检测算法中衡量算法精确度的一个指标，其涉及到查准率 Precision 和查全率 Recall 。对于目标检测任务 ...
2018-09-04 20:32 0 1229 推荐指数：
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（写在前面：如果你想 run 起来，立马想看看效果，那就直接跳转到最后一张，动手实践，看了结果再来往前看吧，开始吧······） 一、YOLOv1 简介 这里不再赘述，之前的我的一个 GitChat 详尽的讲述了整个代码段的含义，以及如何一步步的去实现它 二、YOLOv2 简介 V1 版本 ...
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