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物体检测领域的经典论文YOLO（YouOnlyLookOnce）的两位作者，华盛顿大学的JosephRedmon和AliFarhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLOv3，一系列设计改进，使得新模型性能更好，速度更快。.达到相似的性能时，相比SSD，速度提高3倍；相比RetinaNet，速度提高3.8...
看过yolov3论文的应该都知道，这篇论文写得很随意，很多亮点都被作者都是草草描述。很多年入手yolo算法都是从v3才开始，这是不可能掌握yolo精髓的，因为v3很多东西是保留v2甚至v1的东西，而且v3的论文写得很随心。想深入了解yolo_v3算法，是...
Yolov1论文链接：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection.Yolov2解读：【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov2.Yolov3解读：【算法实验】能检测COCO并鉴黄的SexyYolo（含Yolov3的深度原理剖析）.【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov3.（您的点赞是对分享的最大认可...
这点在YOLOv3论文中也有相关说明：YOLO中一个groundtruth只会与一个先验框匹配（IOU值最好的），对于那些IOU值超过一定阈值的先验框，其预测结果就忽略了。.这和SSD与RPN网络的处理方式有很大不同，因为它们可以将一个groundtruth分配给多个先验框。.尽管YOLOv2和...
YOLOv3重要改变之一：Nomoresoftmaxingtheclasses。YOLOv3现在对图像中检测到的对象执行多标签分类。logistic回归用于对anchor包围的部分进行一个目标性评分(objectnessscore)，即这块位置是目标的可能性有多大。
论文篇幅很长，高达17页，干货满满！推荐大家阅读原文和源码进行深入理解。欢迎各位CVers点赞支持！也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。跟我一起喊：大神接棒，YOLOv4来…
YOLOvredictsboxesat3differentscales.Oursystemextractsfeaturesfromthosescalesusingasimilarconcepttofeaturepyramidnetworks[8].Fromourbasefeatureextractorweaddseveralconvolutionallayers.Thelastofthesepredictsa3-dtensorencodingboundingbox,objectness,andclasspredictions.
YOLOv3-320YOLOv3-416YOLOv3-608mAP28.028.029.931.233.236.232.534.437.828.231.033.0time6185851251561727390198222951Figure1.WeadaptthisfigurefromtheFocalLosspaper[9].YOLOv3runssignificantlyfasterthanotherdetectionmethodswithcomparableperformance.TimesfromeitheranM40orTitanX,theyare...
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