YOLOV3算法詳解
YOLOV3 YOLO3主要的改進有：調整了網絡結構；利用多尺度特征進行對象檢測；對象分類用Logistic取代了softmax。 新的網絡結構Darknet -53 darknet-53借用了resnet的思想，在網絡中加入了殘差模塊，這樣有利於解決深層次網絡的梯度問題，每個殘差模塊 ...
原文：YOLOv3的論文詳解
引言 YOLOv 發布了，但是正如作者所說，這僅僅是他們近一年的一個工作報告 TECH REPORT ，不算是一個完整的paper，因為他們實際上是把其它論文的一些工作在YOLO上嘗試了一下。相比YOLOv ，我覺得YOLOv 最大的變化包括兩點：使用殘差模型和采用FPN架構。YOLOv 的特征提取器是一個殘差模型，因為包含 個卷積層，所以稱為Darknet ，從網絡結構上看，相比Darknet ...
2019-09-23 10:28 0 1795 推薦指數：
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基於keras的Yolov3最全詳解
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