yoloV3论文发表在哪

问题一：发表论文去哪里投稿 若你是初次投稿，建议先找些门槛低的省级期刊投稿，这类杂志有《故事》、《故事汇》、《故事世界》、《幽默与笑话》。另外《知识窗》、《青年科学》、《思维与智慧》这些杂志你也可去试试。投稿时，你还要注意投稿格式，电子邮件投稿注意事项。 在这里顺便给你介绍一些注意事项，以提高你命中率：稿件后面要有完备的联系方式：作者名字、署名、地址、电话、邮箱，QQ什么的都要详细，以便编辑联系你啊！要是没有这些，发了你文章，难找你拿稿酬！ 用电子邮件投稿，得注明投什么栏目，写上你名字和稿件名字。 另外，现在《故事会》在征稿。其原创稿酬千字400元，笑话每篇最高稿酬100元。 希望能解决您的问题。 问题二：哪里可以发表论文 有的啊，，， 问题三：论文在哪里发表 一般在期刊上发表讠仑文基本上都是需要评职称才发的，一般这种的找那种代理就行，网上很多的不过也有不可靠的，最好找熟人介绍下比较好，我发的时候就是同事介绍的壹品优，我也是直接就在那边发了，和同事说的差不多，挺好的。如果你没有熟人介绍不行就去看看。 问题四：在哪里发表论文比较可靠 答-您写的专业性很强的学术论文最好在正规刊物上发表，毕业论文或学习的论文就在学校学刊上发表。 问题五：论文在哪发表比较好？ 答-您写的专业性很强的学术论文最好在正规刊物上发表，毕业论文或学习的论文就在学校学刊上发表。 问题六：在哪里可以发表论文 有的啊，， 问题七：在哪可以发表论文 你发论文主要是干嘛用的 问题八：评职称在哪发表论文 我也是广告，给你一个参考：第一，化工行业中级职称，如果没有意外的话，普刊，就是国家级或者省级刊物就可以。所谓的意外，就是说你可能处于大学或者科研单位，这样的话中级才会要求核心刊物。第二，价格问题，核心我就不说了，浮动太大没法说估计你也用不着，通常而言，综合科技类的省级和国家级价格基本持平，在五百左右，这个价格仅供参考，每个期刊都有自己的价格，如果是化工类专业性强一点的，价格可能略贵。大家不说价格的原因是公开的地方不方便，每个人都有自己的渠道，高了低了难免有纠纷，估计你也能理解，此外，注意无论是找编辑部还是找代理，资金安全要注意。定金和真伪鉴定都是作者需要考察的东西。我是代理，前几天还遇到了《学问》这个期刊的假刊，差点上当。 问题九：医学论文在哪发表论文好？ 这个要看你的具体专业，以及对发表杂志有无要求。 比如你是传染病防治的，那最好还是发中国疾病控制之类的。 比如你要求中文核心期刊，那就选择专业对口的中文核心。 比如你要求SCI，那就选择SCI杂志。

YOLO是“You Only Look Once”的简称，它虽然不是最精确的算法，但在精确度和速度之间选择的折中，效果也是相当不错。YOLOv3借鉴了YOLOv1和YOLOv2，虽然没有太多的创新点，但在保持YOLO家族速度的优势的同时，提升了检测精度，尤其对于小物体的检测能力。YOLOv3算法使用一个单独神经网络作用在图像上，将图像划分多个区域并且预测边界框和每个区域的概率。      YOLOv3仅使用卷积层，使其成为一个全卷积网络（FCN）。文章中，作者提出一个新的特征提取网络，Darknet-53。正如其名，它包含53个卷积层，每个后面跟随着batch normalization层和leaky ReLU层。没有池化层，使用步幅为2的卷积层替代池化层进行特征图的降采样过程，这样可以有效阻止由于池化层导致的低层级特征的损失。Darknet-53网络如下图左边所示。      输入是 。输出是带有识别类的边界框列表，每个边界框由 六个参数表示。如果 表示80个类别，那么每个边界框由85个数字表示。      在YOLO中，预测过程使用一个 卷积，所以输入是一个特征图。由于使用 卷积，因此预测图正好是特征图大小（ 卷积只是用于改变通道数）。在YOLOv3中，此预测图是每个cell预测固定数量的边界框。      如上图所示，预测图的深度为75，假设预测图深度为 ， 表示每个cell可以预测的边界框数量。这些 个边界框可以指定检测到一个物体。每个边界框有 个特征，分别描述中心点坐标和宽高（四个）和物体分数（一个）以及 个类置信度（上图中 ）。YOLOv3每个cell预测三个边界框。      如果对象的中心（GT框中心）落在该cell感受野范围内，我们希望预测图的每个单元格都能通过其中一个边界框预测对象。其中只有一个边界框负责检测物体，首先我们需要确定此边界框属于哪个cell。      为了实现上面的想法，我们将原始图像分割为最后预测图维度大小的网格。如下图所示，输入图像维度为 ，步幅为32（最后的预测图降采样32倍），最后预测图维度为 ，所以我们将原始图像划分为 的网格。     直接预测框的宽高会导致训练时不稳定的梯度问题，因此，现在的很多目标检测方法使用log空间转换或者简单的偏移（offset）到称为锚框的预定义默认边界框。然后将这些变换应用到锚框以获得预测，YOLOv3具有三个锚框，可以预测每个单元格三个边界框。      锚框是边界框的先验，是使用k均值聚类在COCO数据集上计算的。我们将预测框的宽度和高度，以表示距聚类质心的偏移量。      以下公式描述了如何转换网络输出以获得边界框预测：这里 分别是我们预测的中心坐标、宽度和高度。 是网络的输出。 是网格从顶左部的坐标。 是锚框的维度（见下图）。      通过sigmoid函数进行中心坐标预测，强制将值限制在0和1之间。YOLO不是预测边界框中心的绝对坐标，它预测的是偏移量：相对于预测对象的网格单元的左上角；通过特征图cell归一化维度。      例如，考虑上面狗的图像。如果预测中心坐标是 ，意味着中心在 （因为红色框左上角坐标是 ）。但是如果预测的坐标大于1，例如 ，意味着中心在 ，现在中心在红色框右边，但是我们只能使用红色框对对象预测负责，所以我们添加一个sidmoid函数强制限制在0和1之间。      通过对输出应用对数空间转换，然后与锚框相乘，可以预测边界框的尺寸（如上面的计算公式）。     物体分数表示一个边界框包含一个物体的概率，对于红色框和其周围的框几乎都为1，但边角的框可能几乎都为0。物体分数也通过一个sigmoid函数，表示概率值。      类置信度表示检测到的物体属于一个具体类的概率值，以前的YOLO版本使用softmax将类分数转化为类概率。在YOLOv3中作者决定使用sigmoid函数取代，原因是softmax假设类之间都是互斥的，例如属于“Person”就不能表示属于“Woman”，然而很多情况是这个物体既是“Person”也是“Woman”。      为了识别更多的物体，尤其小物体，YOLOv3使用三个不同尺度进行预测（不仅仅只使用 ）。三个不同尺度步幅分别是32、16和8。这意味着，输入 图像，检测尺度分别为 、 和 （如下图或者更详细如图2所示）。      YOLOv3为每种下采样尺度设定3个先验框，总共聚类9个不同尺寸先验框。在COCO数据集上9个先验框分别是： 。下表是9个先验框分配情况：     我们的网络生成10647个锚框，而图像中只有一个狗，怎么将10647个框减少为1个呢？首先，我们通过物体分数过滤一些锚框，例如低于阈值（假设0.5）的锚框直接舍去；然后，使用NMS（非极大值抑制）解决多个锚框检测一个物体的问题（例如红色框的3个锚框检测一个框或者连续的cell检测相同的物体，产生冗余），NMS用于去除多个检测框。      具体使用以下步骤：抛弃分数低的框（意味着框对于检测一个类信心不大）；当多个框重合度高且都检测同一个物体时只选择一个框（NMS）。      为了更方便理解，我们选用上面的汽车图像。首先，我们使用阈值进行过滤一部分锚框。模型有 个数，每个盒子由85个数字描述。将 分割为下面的形状：box_confidence： 表示 个cell，每个cell5个框，每个框有物体的置信度概率；boxes： 表示每个cell5个框，每个框的表示；box_class_probs： 表示每个cell5个框，每个框80个类检测概率。      即使通过类分数阈值过滤一部分锚框，还剩下很多重合的框。第二个过程叫NMS，里面有个IoU，如下图所示。     下图给出更加详细的输入输出情况： 文章原文： 论文原文： YOLOv3深入理解： keras实现YOLOv3博客： What new in YOLOv3?：