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论文链接：后台发送“yolox”获取论文链接。1.YOLOX1.1YOLOX-DarkNet53YOLOv3baseline以Darknet53作为Baseline，给大家介绍如何一步一步过渡到现在的YOLOX-DarkNet53。YOLOv3是以Darknet53为主干，后面再加上SPP。我们对训练策略...
At320x320YOLOv3runsin22msat28.2mAP,asaccurateasSSDbutthreetimesfaster.Whenwelookattheold.5IOUmAPdetectionmetricYOLOv3isquitegood.Itachieves57.9mAP@50in51msonaTitanX,comparedto57.5mAP@50in198msbyRetinaNet,similarperformancebut3.8xfaster.Asalways,allthecodeisonlineatthishttpsURL.
YOLOv3使用逻辑回归预测每个边界框（boundingbox）的对象分数。如果先前的边界框比之前的任何其他边界框重叠groundtruth对象，则该值应该为1。如果以前的边界框不是最好的，但是确实将groundtruth对象重叠了一定的阈值以上，我们会忽略这个预测，按照[15]进行。
而今天发表的YOLOv4，从论文角度来看，属于第二层到第三层之间的创新水平。这篇文章主要有五个创新或改进，但组合试验了大约20项近几年来各种深度学习和目标检测领域的tricks。我们看看五大改进创新是啥：
相关论文发表在AAAI2021会议上（Zhuetal.FoolingThermalInfraredPedestrianDetectorsinRealWorldUsingSmallBulbs）。以下就是一个例子，从图中我们看到，持有小灯泡板子的人成功地逃避了检测器的检测，而持有空白板子和不带任何东西的人却被检测器检测到。
Yolov3的网络结构是比较经典的one-stage结构，分为输入端、Backbone、Neck和Prediction四个部分。大白在之前的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》中讲了很多，这里不多说，还是放上绘制的Yolov3的网络结构图。2.1.2Yolov4
YOLOv3算法的一点理解.2018-12-28|目标检测|阅读|8.8k字|35分钟.今天讲一讲YOLOv3,目标检测网络的巅峰之作,疾如风，快如闪电。.1.算法背景.假设我们想对下面这张416X416大小的图片进行预测，把图中dog、bicycle和car三种物体给框出来，这涉及到以下三...
之后的2017年和2018年，Redmon团队发表了对这个模型进行了改良，以论文形式发布了YOLOv2和YOLOv3。历史的转折点发生在2020年2月，Redmon突然宣布退出...
这里使用CNN神经网络来设计，前面的CNN网络用于抽取整张图片的特征，全连接层用于预测输出的坐标和概率。整个网路架构收到GoogleNet的启发，由24个卷积层和2个全连接层组成，不同于GoogleNet使用inception模块（googleNet中11,33,5*5以…
论文链接：后台发送“yolox”获取论文链接。1.YOLOX1.1YOLOX-DarkNet53YOLOv3baseline以Darknet53作为Baseline，给大家介绍如何一步一步过渡到现在的YOLOX-DarkNet53。YOLOv3是以Darknet53为主干，后面再加上SPP。我们对训练策略...
At320x320YOLOv3runsin22msat28.2mAP,asaccurateasSSDbutthreetimesfaster.Whenwelookattheold.5IOUmAPdetectionmetricYOLOv3isquitegood.Itachieves57.9mAP@50in51msonaTitanX,comparedto57.5mAP@50in198msbyRetinaNet,similarperformancebut3.8xfaster.Asalways,allthecodeisonlineatthishttpsURL.
YOLOv3使用逻辑回归预测每个边界框（boundingbox）的对象分数。如果先前的边界框比之前的任何其他边界框重叠groundtruth对象，则该值应该为1。如果以前的边界框不是最好的，但是确实将groundtruth对象重叠了一定的阈值以上，我们会忽略这个预测，按照[15]进行。
而今天发表的YOLOv4，从论文角度来看，属于第二层到第三层之间的创新水平。这篇文章主要有五个创新或改进，但组合试验了大约20项近几年来各种深度学习和目标检测领域的tricks。我们看看五大改进创新是啥：
相关论文发表在AAAI2021会议上（Zhuetal.FoolingThermalInfraredPedestrianDetectorsinRealWorldUsingSmallBulbs）。以下就是一个例子，从图中我们看到，持有小灯泡板子的人成功地逃避了检测器的检测，而持有空白板子和不带任何东西的人却被检测器检测到。
Yolov3的网络结构是比较经典的one-stage结构，分为输入端、Backbone、Neck和Prediction四个部分。大白在之前的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》中讲了很多，这里不多说，还是放上绘制的Yolov3的网络结构图。2.1.2Yolov4
YOLOv3算法的一点理解.2018-12-28|目标检测|阅读|8.8k字|35分钟.今天讲一讲YOLOv3,目标检测网络的巅峰之作,疾如风，快如闪电。.1.算法背景.假设我们想对下面这张416X416大小的图片进行预测，把图中dog、bicycle和car三种物体给框出来，这涉及到以下三...
之后的2017年和2018年，Redmon团队发表了对这个模型进行了改良，以论文形式发布了YOLOv2和YOLOv3。历史的转折点发生在2020年2月，Redmon突然宣布退出...
这里使用CNN神经网络来设计，前面的CNN网络用于抽取整张图片的特征，全连接层用于预测输出的坐标和概率。整个网路架构收到GoogleNet的启发，由24个卷积层和2个全连接层组成，不同于GoogleNet使用inception模块（googleNet中11,33,5*5以…
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