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yolo之前已经出现了两版，最近，yolov3出现在作者官网。相关代码可见github网址。文中如有理解偏差，请各位指正。摘要作者对YOLO进行了一些改进！通过一堆小的设计变化使之变的更好。作者训练了这个新的模型，其性能很棒。模型比上次的有点大但是更加准确。
如果单单是YOLOv3发布新版本，可能在Reddit上还达不到热度200的水平。有意思在，论文从头到尾都透露着“不太正经”的气息，比如作者自引自用论文，比如这个Introduction的开头——自己今年没怎么做研究，花了很多时间在Twitter上，捣鼓了一下GAN。
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）
说明：研一初学目标检测，记录论文阅读总结，以上参考、摘抄于以下大佬的文章，推荐阅读。主要参考：编辑于2020-04-13目标检测深度学习（DeepLearning）计算机视觉赞同15...
对于YOLOv3的损失函数,RedmonJ在论文中并没有进行讲解,本文作者根据对Darknet,也就是RedmonJ实现YOLOv3网络的平台的源代码进行解读,总结出YOLOv3网络的损失函数为:
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：
YOLOv3、YOLOv3-SPP、YOLOv3-tiny三者在检测同一个物体的情况下，YOLOv3-tiny给的该物体的置信度相比其他两个模型低。（其实也可以形象化理解，YOLOv3-tiny的脑容量比较小，所以唯唯诺诺不敢确定）个人感觉Concate的方法要比Add的方法更柔和，对
他们公布的结果表明，YOLOv5的表现要优于谷歌开源的目标检测框架EfficientDet，尽管YOLOv5的开发者没有明确地将其与YOLOv4进行比较，但他们却声称YOLOv5能在TeslaP100上实现140FPS的快速检测；相较而言，YOLOv4的基准结果是在50FPS速度下得到的，参阅：https...
目前正在写的论文拟投中文EI，文章要用到我上篇已录用但未发表的论文的结论，该如何引用呢？欢迎监督和反馈：小木虫仅提供交流平台，不对该内容负责。欢迎协助我们监督管理，共同维护互联网健康，违规、侵权等事项，请邮件联系wangxiaodong2@tal处理（点此查看侵权方式）
在本文中，我们将对YOLO系列的新型高性能探测器YOLOX进行一些改进。1_什么是YOLO？首先，让我们简要解释一下YOLO算法的基本逻辑。你只看一次(YOLO)是一个实时的物体检测系统。YOLO算法与其他目标检测算法的主要区别在于，由于其速度快，能够实时检测目标，并能做出准确的预测。计算机视觉中的...
yolo之前已经出现了两版，最近，yolov3出现在作者官网。相关代码可见github网址。文中如有理解偏差，请各位指正。摘要作者对YOLO进行了一些改进！通过一堆小的设计变化使之变的更好。作者训练了这个新的模型，其性能很棒。模型比上次的有点大但是更加准确。
如果单单是YOLOv3发布新版本，可能在Reddit上还达不到热度200的水平。有意思在，论文从头到尾都透露着“不太正经”的气息，比如作者自引自用论文，比如这个Introduction的开头——自己今年没怎么做研究，花了很多时间在Twitter上，捣鼓了一下GAN。
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）
说明：研一初学目标检测，记录论文阅读总结，以上参考、摘抄于以下大佬的文章，推荐阅读。主要参考：编辑于2020-04-13目标检测深度学习（DeepLearning）计算机视觉赞同15...
对于YOLOv3的损失函数,RedmonJ在论文中并没有进行讲解,本文作者根据对Darknet,也就是RedmonJ实现YOLOv3网络的平台的源代码进行解读,总结出YOLOv3网络的损失函数为:
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：
YOLOv3、YOLOv3-SPP、YOLOv3-tiny三者在检测同一个物体的情况下，YOLOv3-tiny给的该物体的置信度相比其他两个模型低。（其实也可以形象化理解，YOLOv3-tiny的脑容量比较小，所以唯唯诺诺不敢确定）个人感觉Concate的方法要比Add的方法更柔和，对
他们公布的结果表明，YOLOv5的表现要优于谷歌开源的目标检测框架EfficientDet，尽管YOLOv5的开发者没有明确地将其与YOLOv4进行比较，但他们却声称YOLOv5能在TeslaP100上实现140FPS的快速检测；相较而言，YOLOv4的基准结果是在50FPS速度下得到的，参阅：https...
目前正在写的论文拟投中文EI，文章要用到我上篇已录用但未发表的论文的结论，该如何引用呢？欢迎监督和反馈：小木虫仅提供交流平台，不对该内容负责。欢迎协助我们监督管理，共同维护互联网健康，违规、侵权等事项，请邮件联系wangxiaodong2@tal处理（点此查看侵权方式）
在本文中，我们将对YOLO系列的新型高性能探测器YOLOX进行一些改进。1_什么是YOLO？首先，让我们简要解释一下YOLO算法的基本逻辑。你只看一次(YOLO)是一个实时的物体检测系统。YOLO算法与其他目标检测算法的主要区别在于，由于其速度快，能够实时检测目标，并能做出准确的预测。计算机视觉中的...
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