YOLOv3没有太多的创新，主要是借鉴一些好的方案融合到YOLO里面。不过效果还是不错的，在保持速度优势的前提下，提升了预测精度，尤其是加强了对小物体的识别能力。 本文主要讲v3的改进，由于是以v1和v2为基础，关于YOLO1和YOLO2的部分析请移步YOLO v1深入 ...

对三层作监督，分别重点检测大中小物体。 如果从未接触过检测算法，一定会对YOLOv3有别于其它CNN的诸多方面深表惊奇。惊奇可能意味着巧妙，也可能意味着不合理或者局限。在YOLOv3身上二者兼备。 Output and loss 需要监督的输出层如下。The shape ...

今天将要说明的是Darknet中的cfg文件，废话少说，直接干！（以cfg/yolov3.cfg为例，其它类似） [net] ★ [xxx]开始的行表示网络的一层，其后的内容为该层的参数配置，[net]为特殊的层，配置整个网络 ...

前言： 工作原因，要用到yolo算法，组长给推荐了一篇博文比较详细的讲解了yolov3和yolov4，讲的非常好，参考链接如下： https://mp.weixin.qq.com/s/qszdrGgBIjA5nnr12VIyYQ 1.论文汇总 Yolov3论文名：《Yolov3 ...

/darknet/yolo/ https://nanfei.ink/2018/04/15/YOLOv3%E8%A ...

YOLOV3 YOLO3主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。 新的网络结构Darknet -53 darknet-53借用了resnet的思想，在网络中加入了残差模块，这样有利于解决深层次网络的梯度问题，每个残差模块 ...

前沿 最近在用目标检测方面的项目，所选择的算法是yolov3(该算法的优点是：既有速度也有精度)。由于自己在实现该算法的时候遇到了不少坑，所以结合自己在该过程中遇到的问题以及对应解决思路整理一下，让需要的人可以少走些弯路，节约时间。 总体来说，可分为四步进行操作：1.标注数据(我的上一篇博客 ...

　　Part1. models.py文件里的模型创建 　　1.如何更方便的准备debug环境? 　　我们选取的源码是github上5.7k star的 pytorch implementation ...