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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。
这篇文章接着介绍YOLOv2的原理以及实现，YOLOv2的论文全名为YOLO9000:Better,Faster,Stronger，它斩获了CVPR2017BestPaperHonorableMention。.在这篇文章中，作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然…
YOLOv3在PascalTitanX上处理608x608图像速度可以达到20FPS，在COCOtest-dev上mAP@0.5达到57.9%，与RetinaNet（FocalLoss论文所提出的单阶段网络）的结果相近，并且速度快4倍.
因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4、Yolov5、Yolox算法。当然，实际项目中很多的第一步，也都是先进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标…
YOLOv1.论文地址：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection.是one-stage系检测算法的鼻祖。.即只通过一个stage就直接输出bbox和类别标签：.原理是将每张输入图片等分地化为S×SS×SS\timesS个grid进行预测：.其网络结构如下：.关于YOLOv1的详细解读，请参见我的另...
YOLOv3提升5.91mAP，IoU在目标检测中的正确打开方式.论文提出了IoU-based的DIoUloss和CIoUloss，以及建议使用DIoU-NMS替换经典的NMS方法，充分地利用IoU的特性进行优化。.并且方法能够简单地迁移到现有的算法中带来性能的提升，实验在YOLOv3上提升了5.91mAP，值得学习。.
YOLOv3和YOLOv4长篇核心综述（上）对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法。实际项目进行目标检测任务，比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目
这篇文章接着介绍YOLOv2的原理以及实现，YOLOv2的论文全名为YOLO9000:Better,Faster,Stronger，它斩获了CVPR2017BestPaperHonorableMention。.在这篇文章中，作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练方…
Yolov3&Yolov4网络结构与源码分析从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。文章目录1.论文汇总2.Yolov3核心基础内容2.1网络结构可视化
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。
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