目标检测之YOLO V2 V3
YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上，融合了其他一些网络结构的特性（比如：Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等），进行的升级。其目的是弥补YOLO的两个缺陷： YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测 ...
原文：AI大视觉（四) | Yolo v3 如何提高对小目标的检测效率
本文来自公众号 AI大道理 YOLO v 是目前工业界用的非常多的目标检测的算法。 YOLO v 没有太多的创新，主要是借鉴一些好的方案融合到 YOLO v 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。 YOLO v 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。 YOLO ...
2021-06-09 10:28 0 1644 推荐指数：
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AI大视觉（二十） | 小目标检测的tricks汇总
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关于SSD和YOLO对小目标的思考
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yolo类检测算法解析——yolo v3
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