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论文题目：基于改进YOLOv3的目标识别方法存在问题：在复杂的自然场景中，目标识别存在背景干扰、周围物体遮挡和光照变化等问题，同时识别的目标大多拥有多种不同的尺寸和类型.检测物体为移动通信铁塔，物体较大，而yolov3虽然是多尺度预测，但最小特征图尺寸为13*13，对于中等或较大尺度…
三．YOLOvroblemYOLOv3在设计时，遇到了两个发现的问题，而这两个问题在原始论文中没有描述:重写标签和在输出尺度上不平衡的锚点分布。解决这些问题对于提高YOLO的性能至关重要。…
在原始的YOLOv3中利用MSE作为损失函数来进行目标框的回归，如下图所示，不同质量的预测结果，利用MSE评价指标有时候并不能区分开来。更重要的一点是，MSE损失函数对目标的尺度相当敏感，在原始的论文中通过对目标的长宽开根号的…
大家好，本次分享的是YOLOv4的那篇论文我将主要从这几个部分对该论文进行详细的解读首先来看论文的主要内容YOLOv4这篇论文主要是介绍如何使用一些通用的新方法达到了最先进的实验结果，他们在COCO数据集上实现了65FPS的速度和精度为...
但是，对于0.5IOU这个指标来说，YOLOv3非常好。为什么我们要改变指标？原始的COCO论文上只有这样一句含糊不清的句子：“一旦评估服务器完成，我们会添加不同评估指标的完整讨论”。Russakovsky等人在论文中说，人类很难区分0.3与0.5的IOU。
今天arXiv新上论文SlimYOLOv3:Narrower,FasterandBetterforReal-TimeUApplications，作者对YOLOv3的改进版进行了剪枝，在参数量、占用内存、推断时间大幅减少的情况下，在无人机目标检测数据集上实现了与原算法可比较的检测精度。
可以发现相比yolov2，仅仅是第一步有一点点区别。但是需要特别注意的是mmdet中的yolov3的正负样本分配策略和原始论文不太一样，具体是：assigner=dict(type='GridAssigner',pos_iou_thr=0.5,neg_iou_thr=0.5,min_pos_iou=0)初始化所有anchor的标志
论文题目：基于改进YOLOv3的目标识别方法存在问题：在复杂的自然场景中，目标识别存在背景干扰、周围物体遮挡和光照变化等问题，同时识别的目标大多拥有多种不同的尺寸和类型.检测物体为移动通信铁塔，物体较大，而yolov3虽然是多尺度预测，但最小特征图尺寸为13*13，对于中等或较大尺度…
三．YOLOvroblemYOLOv3在设计时，遇到了两个发现的问题，而这两个问题在原始论文中没有描述:重写标签和在输出尺度上不平衡的锚点分布。解决这些问题对于提高YOLO的性能至关重要。…
在原始的YOLOv3中利用MSE作为损失函数来进行目标框的回归，如下图所示，不同质量的预测结果，利用MSE评价指标有时候并不能区分开来。更重要的一点是，MSE损失函数对目标的尺度相当敏感，在原始的论文中通过对目标的长宽开根号的…
大家好，本次分享的是YOLOv4的那篇论文我将主要从这几个部分对该论文进行详细的解读首先来看论文的主要内容YOLOv4这篇论文主要是介绍如何使用一些通用的新方法达到了最先进的实验结果，他们在COCO数据集上实现了65FPS的速度和精度为...
但是，对于0.5IOU这个指标来说，YOLOv3非常好。为什么我们要改变指标？原始的COCO论文上只有这样一句含糊不清的句子：“一旦评估服务器完成，我们会添加不同评估指标的完整讨论”。Russakovsky等人在论文中说，人类很难区分0.3与0.5的IOU。
今天arXiv新上论文SlimYOLOv3:Narrower,FasterandBetterforReal-TimeUApplications，作者对YOLOv3的改进版进行了剪枝，在参数量、占用内存、推断时间大幅减少的情况下，在无人机目标检测数据集上实现了与原算法可比较的检测精度。
可以发现相比yolov2，仅仅是第一步有一点点区别。但是需要特别注意的是mmdet中的yolov3的正负样本分配策略和原始论文不太一样，具体是：assigner=dict(type='GridAssigner',pos_iou_thr=0.5,neg_iou_thr=0.5,min_pos_iou=0)初始化所有anchor的标志
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