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论文中做了详尽的对比。和前辈们比，YOLO的速度非常快，比R-CNN快1000倍，比FastR-CNN快100倍。和同辈们比，YOLOv3-608检测准确率比DSSD更高，接近FPN，但是检测时间却只用了后面两者的三分之一不到。
所以他的论文并不多，也就平均一年一篇吧（真正他写的，挂名的不算，不过我也没看到他有多少挂名的论文，有他名字的论文都是明显能看到他的思想贡献的），但是每一篇都是一个新思想新方向。我觉得这才是好的工作应该有的样子。
YOLOv3是一个很好的探测器。它快速，准确。在0.5到0.95IOU之间，它的COCO平均AP并不高。但它在0.5IOU的老检测指标上非常好。为什么我们要改变度量标准呢?最初的COCO论文中只有这样一个隐晦的句子:“一旦评估服务器完成，将添加关于…
YOLO之父JosephRedmon在今年年初宣布退出计算机视觉的研究的时候，很多人都以为目标检测神器YOLO系列就此终结。然而在4月23日，继任者YOLOV4却悄无声息地来了。AlexeyBochkovskiy发表了一篇名为YOLOV4:Optima…
深度学习论文翻译解析（一）：YOLOv3:AnIncrementalImprovement,小蜜蜂的个人空间.关于技术报告的好处是他们不需要介绍，你们都知道我写这个的目的，对吧。
论文中做了详尽的对比。和前辈们比，YOLO的速度非常快，比R-CNN快1000倍，比FastR-CNN快100倍。和同辈们比，YOLOv3-608检测准确率比DSSD更高，接近FPN，但是检测时间却只用了后面两者的三分之一不到。
所以他的论文并不多，也就平均一年一篇吧（真正他写的，挂名的不算，不过我也没看到他有多少挂名的论文，有他名字的论文都是明显能看到他的思想贡献的），但是每一篇都是一个新思想新方向。我觉得这才是好的工作应该有的样子。
YOLOv3是一个很好的探测器。它快速，准确。在0.5到0.95IOU之间，它的COCO平均AP并不高。但它在0.5IOU的老检测指标上非常好。为什么我们要改变度量标准呢?最初的COCO论文中只有这样一个隐晦的句子:“一旦评估服务器完成，将添加关于…
YOLO之父JosephRedmon在今年年初宣布退出计算机视觉的研究的时候，很多人都以为目标检测神器YOLO系列就此终结。然而在4月23日，继任者YOLOV4却悄无声息地来了。AlexeyBochkovskiy发表了一篇名为YOLOV4:Optima…
深度学习论文翻译解析（一）：YOLOv3:AnIncrementalImprovement,小蜜蜂的个人空间.关于技术报告的好处是他们不需要介绍，你们都知道我写这个的目的，对吧。
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