YOLO系列（单阶段目标检测）
YOLO V1 大致框架：只用一次就可以检测物体的目标检测。YOLOv1借助了GoogleNet的思想，使用了22层卷积层和两层全连接层来进行目标检测。首先是将整张图片传入给神经网络，借助全局的特征更好的进行目标检测任务。 优点： YOLO v1将检测视为回归 ...
原文：【转】目标检测之YOLO系列详解
本文逐步介绍YOLO v v 的设计历程。 YOLOv 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 score ，以及C个类别概率。bbox信息 x,y,w,h 为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一 ...
2019-04-29 11:15 0 588 推荐指数：
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Yolo系列详解 https://blog.csdn.net/wmymo/article/details/107815217 https://blog.csdn.net/qq_40314507/article/details/90346960 再来综合的看下各个Loss函数的不同点 ...
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1 YOLO 创新点： 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测 1.1 创新点 (1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子，每个格子 ...
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