《三、YOLOV3细节原理全解析》
《一、YOLOV1细节原理全解析》 《二、YOLOV2细节原理全解析》 《三、YOLOV3细节原理全解析》 3.0 综述 V3不像V2那样众多细节的改变，V3注重于整体网络核心架构升级。如下图，比较浮夸；x轴是单帧前向推理速度，y轴是主流网络在COCO数据集上mAP 值。下图浮夸 ...
原文：《二、YOLOV2细节原理全解析》
一 YOLOV 细节原理全解析 二 YOLOV 细节原理全解析 三 YOLOV 细节原理全解析 如下图，yolov 相对yolov 的改进点： . Batch Normalization 归一化 在神经网络中，在全连接层中使用dropout能以降低过拟合风险，YOLOV 中舍弃了dropout。V 中没有全连接层，所有层都是一个卷积，每次卷积之后都加一个BN，即：每一层后面做一个归一化处理 使得 ...
2021-03-07 16:25 0 356 推荐指数：
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