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 ...
原文：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提取先提取候选区域，然后对候选区域识别，修正候选区域的边框位置。这称为tow stage的方法，虽然在精 ...
2019-02-20 14:21 1 1959 推荐指数：
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