目標檢測之YOLO V2 V3
YOLO V2 YOLO V2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\(1\times1\)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 ...
原文：AI大視覺（四) | Yolo v3 如何提高對小目標的檢測效率
本文來自公眾號 AI大道理 YOLO v 是目前工業界用的非常多的目標檢測的算法。 YOLO v 沒有太多的創新，主要是借鑒一些好的方案融合到 YOLO v 里面。 不過效果還是不錯的，在保持速度優勢的前提下，提升了預測精度，尤其是加強了對小物體的識別能力。 YOLO v 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。 YOLO ...
2021-06-09 10:28 0 1644 推薦指數：
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