目標檢測網絡之 YOLOv3
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：目標檢測之YOLOv3
YOLOv 沒有太多的創新，主要是借鑒一些好的方案融合到YOLO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。本文主要講v 的改進，由於是以v 和v 為基礎，關於YOLOv 和YOLOv 的分析請移步YOLOv 深入理解和YOLOv YOLO 深入理解。 YOLOv 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Logisti ...
2021-08-01 17:06 0 124 推薦指數：
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