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 ...

MAP的计算方法 在计算MAP之前，要对TP/TN/FP/FN，precision/recall的计算有一定的了解。 一句话概括AP：recall在【0-1】范围内的平均precision值 一 ...

1，YOLOv1算法的简介 YOLO算法使用深度神经网络进行对象的位置检测以及分类，主要的特点是速度够快，而且准确率也很高，采用直接预测目标对象的边界框的方法，将候选区和对象识别这两个阶段合二为一， ...

多尺度检测（不同的idea） （特征金字塔）（空间金字塔池化）（带洞空间金字塔池化）（融合深浅层特征） 检测和分割中的例子 分割： 　　sppnet中的spp空间金字塔池化结构；(spatia ...

代码参考自：https://github.com/DetectionTeamUCAS/FPN_Tensorflow 主要分析fpn多层金字塔结构的输出如何进行预测。 FPN金字塔结构插入在fast ...

FPN就是所谓的金字塔结构的检测器，（Feature Pyramid Network) 把FPN融合到Faster rcnn中能够很大程度增加检测器对全图信息的认知， 在我的另一篇博客中对多尺度融 ...

1，YOLOv1算法的简介 YOLO算法使用深度神经网络进行对象的位置检测以及分类，主要的特点是速度够快，而且准确率也很高，采用直接预测目标对象的边界框的方法，将候选区和对象识别这两个阶段合二为一， ...

Faster-rcnn实现目标检测 前言：本文浅谈目标检测的概念，发展过程以及RCNN系列的发展。为了实现基于Faster-RCNN算法的目标检测，初步了解了RCNN和Fast-RCNN实现目 ...

GFocal_loss简单总结 文章的主题很突出，针对一阶段目标检测领域的两个现存的表示问题进行分析，并提出合理的解决方案 论文链接 作者知乎解读链接 代码链接 问题1： 用法不一致，训练 ...

voc数据集 voc,如上图 xmin ,ymin ,xmax, ymax bbox的坐标格式是box的左上角和右下角的坐标 坐标的方式是在第四象限，且x越往右越大，y越往下越 ...