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YOLOv3原理讲解之论文中的KeyPoints解读(1)mAP：meanaverageprecision，每个类别各自的AP求和之后的平均值VOC2010官方给出了如何计算mAP：1).Computeaversionofthemeasuredprecision/recallcurvewithprecisionmonotonically...
yolov3目标检测原理目录前言详细过程yolov3检测流程原理（重点）第一步：从特征获取预测结果第二步：预测结果的第三步：对预测出的边界框得分排序与非极大抑制筛选前言本文是自己在b站视频讲解学习，并且查阅理解许多文章后，做的通俗理解与总结，欢迎评论交流。
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...
YOLOV3原理分析（全网资料整理）首先通过特征提取网络对输入特征提取特征，得到特定大小的特征图输出。输入图像分成13×13的gridcell，接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个...
深度学习基础知识numpy实现神经网络构建和梯度下降算法计算机视觉领域主要方向的原理、实践自然语言处理领域主要方向的原理、实践个性化推荐算法的原理、实践百度深度学习技术平台部资深研发工程师孙高峰，继续为大家讲解目标检测任务中的YOLOv3算法实现，篇幅较长分为上下两…
pytorch-yolov3实现子batch功能1.darknet-yolov3的子batch前言cfg文件中：batch=64subdivisions=16batch：更新权重和偏置的基本单位batch/subdivisions：前向传播、反向传播的基本单位具体分析请往下看…分析下面以batch=64，subdivisions=16为例，并结合代码来分析它们的真实意思。
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。
在YOLOv3中，作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题,因此它的损失函数也有些与众不同。对于损失函数,RedmonJ在论文中并没有进行详细的讲解。但通过对darknet源代码的解读，可以总结得到YOLOv3的损失函数如下:
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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。
在YOLOv3中，作者将目标检测任务看作目标区域预测和类别预测的回归问题,因此它的损失函数也有些与众不同。对于损失函数,RedmonJ在论文中并没有进行详细的讲解。但通过对darknet源代码的解读，可以总结得到YOLOv3的损失函数如下:
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