To achieve more improvement of our proposed TPH-YOLOv5, we provide bags of useful strategies such as data augmentation, multiscale testing, multi-model
brief summary: YOLO v5至今未发表正式的论文,但这丝毫不影响其强大的影响力. 依靠其强大的性能表现,不论是
论文名称： TPH-YOLOv5: Improved YOLOv5 Based on Transformer Prediction Head for Object Detection on Drone-captured Scenarios 论文下载地
前言 4月24日，YOLOv4来了！ 5月30日，"YOLOv5"来了！ 推荐大家关注 计算机视觉论文速递 知乎专栏和 CVer 微信公众号，可以快速了解到最新优质的CV论文
我个人的猜测是自从YOLOv4发表后,有很多人想发这方面的文章,然后在YOLOv4上进行改动,改动过程中肯定有人把YOLOv5仓库里的一些技术拿去用了(YOLOv4论文4月出的,YOLOv5仓库5月就有了)。大家改完后发
yolov5没有论文,主要就结合着代码来分析一下,使用了mosaic,图片缩放,focus,csp,gious,fpn+pan,放缩的网络结构,放缩的网络结构让模型更加灵活,一共有四个版本,s,m,l,x,遗传算法搜超参,自适应的anch
期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。其实yolov5没有完整的文件,现在最重要的应该是把yolov4弄清楚,在目标检测领域中受益匪浅,可以在某些场景得到较高的提升。今天我们还是给大家分享y
3篇人气论文,对第一作者予以奖励并颁发证书 ;如获奖作者再次投稿我刊并被收录,将享受一定折扣的版面费优惠。 欢迎大家积极参比参评。 基于 yolov5视觉感知的实
YOLOv5作者并未发表论文，紧跟YOLOv4发布，性能与YOLOv4不分伯仲，同样也是当时最先进的目标检测技术，并在推理速度上是当时最强。 wheat:Kaggle的
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