YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
Abstract 目前有很多方法来提升CNN的精度。有些方法或者特征只适用于特定的模型或者特定的问题或者小规模的数据集；但是有些方法比如 batch-norm ...
原文：yolo-v4：Optimal Speed and Accuracy of Object Detection解析
YOLOv : Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 摘要 深度学习发展至今，依据产生了许多优秀的技术。其中一些技术对特定的数据集或小数据集有着良好的表现 而有一些技术拥有着普遍的适用性，在各个领域 各种架构都有着非常好的性能提升表现，如： batch normalization， residual connections。yolo的作者列举 ...
2020-07-14 17:42 0 810 推荐指数：
相关推荐
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 2020-04-26 11:28:45 Paper: https://arxiv.org/abs/2004.10934 Code: https://github.com ...
深度学习论文翻译解析（二十）：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
论文标题：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文作者：Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang, Hong-Yuan Mark Liao 论文地址：https://arxiv.org/abs ...
【论文笔记】YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934v1 github地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要： 有很多特征可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并需 ...
论文阅记 YOLOv4： Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
论文题目：YOLOv4： Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 文献地址：https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 源码地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet ...
YOLO-V4源码详解
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 ...
YOLO object detection with OpenCV
Click here to download the source code to this post. In this tutorial, you’ll learn how to use the YOLO object detector to detect ...
yolo系列之yolo v3【深度解析】
yolo系列之yolo v3【深度解析】 版权申明：转载和引用图片，都必须经过书面同意。获得留言同意即可本文使用图片多为本人所画，需要高清图片可以留言联系我，先点赞后取图这篇博文比较推荐的yolo v3代码是qwe的keras版本，复现比较容易，代码相对来说比较容易理解。同学们可以结合代码 ...