YOLO 详解
YOLO核心思想：从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 （proposal 提供位置信息， 分类提供类别信息）精度已经很高，但是速度还不行。 YOLO提供了另一种更为直接的思路： 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别 ...
原文：yolo详解
文章 You Only Look Once: Unified, Real Time Object Detection 提出方法下面简称YOLO。目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派： .两步走 two stage 算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类 RCNN系列 ， .一步走 one stage 算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位 YOLO系列 之前 ...
2018-10-19 14:06 0 1076 推荐指数：
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转自：https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77961414 YOLOV2要是YOLO的升级版（Better faster） Better这部分细节很多，想要详细了解的话建议还是看源码。很明显，本篇论文是YOLO作者 ...
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yolov1是一个快速的one-stage目标检测器，独树一帜的用划分网格的策略实现目标检测，本文将详细解释yolov1算法，并简述如何用pytorch复现该算法。pytorch-yolov1 ...
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一. 整体架构 整体架构和YOLO-V3相同（感谢知乎大神@江大白），创新点如下： 输入端 --> Mosaic数据增强、cmBN、SAT自对抗训练； BackBone --> CSPDarknet53、Mish激活函数、Dropblock； Neck --> SPP ...
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YOLO的全拼是You Only Look Once，顾名思义就是只看一次，把目标区域预测和目标类别预测合二为一，作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题。该方法采用单个神经网络直接预测物品边界和类别概率，实现端到端的物品检测。因此识别性能有了很大提升，达到每秒45帧，而在快速 ...
YOLO
YOLO YOLO是Joseph Redmon等人在2015年的论文中提出的一种极其快速、准确的物体检测架构随后在2016年（YOLOv2）和2018（YOLOv3）中进行了改进。 YOLOv3的架构和全卷积网络的架构非常相似，但有一些重要的区别： 它为每个网格单元输出5个边界框 ...
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本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程。 YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence ...
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