【轉】目標檢測之YOLO系列詳解
本文逐步介紹YOLO v1~v3的設計歷程。 YOLOv1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 ...
原文：YOLO系列（單階段目標檢測）
YOLO V 大致框架：只用一次就可以檢測物體的目標檢測。YOLOv 借助了GoogleNet的思想，使用了 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 v 將檢測視為回歸問題，因此處理圖像的流程非常簡單 直接。 YOLO在訓練和測試時能夠看到整個圖像，因此其在進行預測時會對圖像進行全面的推理。 YOLO並沒有像S ...
2021-05-18 10:28 0 2317 推薦指數：
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