YOLO系列（單階段目標檢測）
YOLO V1 大致框架：只用一次就可以檢測物體的目標檢測。YOLOv1借助了GoogleNet的思想，使用了22層卷積層和兩層全連接層來進行目標檢測。首先是將整張圖片傳入給神經網絡，借助全局的特征更好的進行目標檢測任務。 優點： YOLO v1將檢測視為回歸 ...
原文：【轉】目標檢測之YOLO系列詳解
本文逐步介紹YOLO v v 的設計歷程。 YOLOv 基本思想 YOLO將輸入圖像分成SxS個格子，若某個物體 Ground truth 的中心位置的坐標落入到某個格子，那么這個格子就負責檢測出這個物體。 每個格子預測B個bounding box及其置信度 confidence score ，以及C個類別概率。bbox信息 x,y,w,h 為物體的中心位置相對格子位置的偏移及寬度和高度,均被歸一 ...
2019-04-29 11:15 0 588 推薦指數：
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Yolo系列詳解 https://blog.csdn.net/wmymo/article/details/107815217 https://blog.csdn.net/qq_40314507/article/details/90346960 再來綜合的看下各個Loss函數的不同點 ...
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