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YOLOv2论文翻译详解m0_37799466的博客05-25572YOLO9000:Better,Faster,Stronger论文地址；代码地址摘要：YOLOv3论文翻译及解读Igoodvegetablea!07-022万+YOLOv...
【论文翻译】YOLOv2:YOLO9000_Better,Faster,Stronger欢迎来到最优秀的博客05-07434《YOLO9000:Better,Faster,Stronger》发表会议：CVPR2016JosephRedmon,AliFarhadiUniversityofWashington,AllenInstituteforAIAbstract：我们介绍...
论文地址：YOLO9000:Better,Faster,Stronger项目主页：YOLO:Real-TimeObjectDetectionCaffe实现：caffe-yolo9000（最近博客下很多人请求caffe-yolov2代码，愿意研究的我都发送了，不过这里要声明：该第三方实现相对于论文中的精度，仍有很多差距，反正我已经暂时弃坑）
注意，YOLOv2论文中写的是，根据FasterR-CNN，应该是"+"。由于的取值没有任何约束，因此bbox的中心可能出现在任何位置，在训练时需要很长时间来预测出正确的offsets。YOLOv2则预测bbox中心点相对于对应cell左上角位置的offsets，预测公式为：
YOLO系列论文翻译发表于2019-06-29更新于2020-07-15阅读次数：Valine：YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率。作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题。该方法采用单个神经...
yolov2论文翻译与解读326浏览0回复2018-06-26just_sort+关注论文：YOLO9000:Better,Faster,StrongerAbstract们介绍YOLO9000，一个最先进的，实时目标检测系统，可以检测超过9000个目标类别。首先，我们提出对YOLO检测方法的各种改进方法...
改进后的模型YOLOv2在PASCALVOC和COCO等标准检测任务上是最先进的。使用一种新颖的，多尺度训练方法，同样的YOLOv2模型可以以不同的尺寸运行，从而在速度和准确性之间提供了一个简单的折衷。在67FPS时，YOLOv2在VOC2007上获得了76.8
YOLO9000论文翻译|YOLO9000:Better,Faster,Strongertianbing010@126作者：马春杰杰2017年6月14日22:30:01最近要做关于YOLO的东西，所以找时间将这片文章翻译了一下，有些地方理解不对，希望大家能够共同交流。摘要我们介绍...
深度学习目标检测论文9（YOLOv2论文的翻译）【YOLOv2原文+翻译】YOLO9000:Better,Faster,StrongerYOLOv2论文解读（2）Real-timeObjectDetectionwithYOLO,YOLOv2andnowYOLOv3-YOLOv2yolov2训练自己的数据（win10超详细版...
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