目標檢測：YOLO(v1 to v3)——學習筆記
前段時間看了YOLO的論文，打算用YOLO模型做一個遷移學習，看看能不能用於項目中去。但在實踐過程中感覺到對於YOLO的一些細節和技巧還是沒有很好的理解，現學習其他人的博客總結（所有參考連接都附於最后一部分“參考資料”），加入自己的理解，整理此學習筆記。 概念補充：mAP：mAP是目標 ...
原文：目標檢測之YOLO V2 V3
YOLO V YOLO V 是在YOLO的基礎上，融合了其他一些網絡結構的特性 比如：Faster R CNN的Anchor,GooLeNet的 times 卷積核等 ，進行的升級。其目的是彌補YOLO的兩個缺陷： YOLO中的大量的定位錯誤 和基於區域推薦的目標檢測算法相比，YOLO的召回率 Recall 較低。 YOLO V 的目標是：在保持YOLO分類精度的同時，提高目標定位的精度以及召回率 ...
2019-03-06 02:00 1 2591 推薦指數：
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