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Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage中非常经典的算法，包含Darknet-53网络结构、anchor锚框、FPN等非常优秀的结构。本文主要目的在于描述Yolov4和Yolov3算法的不同及创新之处，对Yolov3的基础不过多描述。
Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv3相同，其中通过聚类提取先验框尺度，并约束预测边框的位置。主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。论文地址：YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection
自适应锚框计算预定义边框就是一组预设的边框，在训练时，以真实的边框位置相对于预设边框的偏移来构建（也就是我们打下的标签）训练样本。这就相当于，预设边框先大致在可能的位置“框“出来目标，然后再在这些预设边框的基础上进行调整。
YoloV4-ncnn-Jetson-Nano带有ncnn框架的YoloV4。论文：:专为JetsonNano设计的产品，请参阅基准。模型杰特逊纳米2015MHzRPi464-OS1950兆赫YoloV2（416x416）10.1帧/秒3.0帧/秒YoloV3（352x352）微小17.7帧/秒4.4FPSYoloV4（416x416）微小11.2FPS3.4帧/秒YoloV4（608x608）完整0.7帧/秒0.2帧/秒YoloV5（640x640）小4.0FPS1.6帧/秒...
上一节中，我们知道有8400个锚框，但是经过初步筛选后，假定有1000个锚框是正样本锚框。a.初筛正样本信息提取初筛出的1000个正样本锚框的位置，我们是知道的。而所有锚框的位置，和网络最后输出的85*8400特征向量是一一对应。
摘要有很多特征可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并需要对结果进行理论证明。某些特征仅在某些模型上运行，并且仅在某些问题上运行，或者仅在小型数据集上运行；而某些特征（例如批归一化和残差连接）适用于大多数模型，任务和...
回复“yolov4”，获取代码和论文地址前段时间，突然发布的YOLOv4成了计算机视觉领域一大热点新闻。这个目标检测任务的SOTA模型究竟有何创新？这篇解读文章为你一一拆解。
说明：研一初学目标检测，记录论文阅读总结，以上参考、摘抄于以下大佬的文章，推荐阅读。主要参考：编辑于2020-04-13目标检测深度学习（DeepLearning）计算机视觉赞同15...
Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage中非常经典的算法，包含Darknet-53网络结构、anchor锚框、FPN等非常优秀的结构。本文主要目的在于描述Yolov4和Yolov3算法的不同及创新之处，对Yolov3的基础不过多描述。不过大白也正在...
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…
Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage中非常经典的算法，包含Darknet-53网络结构、anchor锚框、FPN等非常优秀的结构。本文主要目的在于描述Yolov4和Yolov3算法的不同及创新之处，对Yolov3的基础不过多描述。
Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv3相同，其中通过聚类提取先验框尺度，并约束预测边框的位置。主要改进的是训练时的损失函数CIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。论文地址：YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection
自适应锚框计算预定义边框就是一组预设的边框，在训练时，以真实的边框位置相对于预设边框的偏移来构建（也就是我们打下的标签）训练样本。这就相当于，预设边框先大致在可能的位置“框“出来目标，然后再在这些预设边框的基础上进行调整。
YoloV4-ncnn-Jetson-Nano带有ncnn框架的YoloV4。论文：:专为JetsonNano设计的产品，请参阅基准。模型杰特逊纳米2015MHzRPi464-OS1950兆赫YoloV2（416x416）10.1帧/秒3.0帧/秒YoloV3（352x352）微小17.7帧/秒4.4FPSYoloV4（416x416）微小11.2FPS3.4帧/秒YoloV4（608x608）完整0.7帧/秒0.2帧/秒YoloV5（640x640）小4.0FPS1.6帧/秒...
上一节中，我们知道有8400个锚框，但是经过初步筛选后，假定有1000个锚框是正样本锚框。a.初筛正样本信息提取初筛出的1000个正样本锚框的位置，我们是知道的。而所有锚框的位置，和网络最后输出的85*8400特征向量是一一对应。
摘要有很多特征可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试，并需要对结果进行理论证明。某些特征仅在某些模型上运行，并且仅在某些问题上运行，或者仅在小型数据集上运行；而某些特征（例如批归一化和残差连接）适用于大多数模型，任务和...
回复“yolov4”，获取代码和论文地址前段时间，突然发布的YOLOv4成了计算机视觉领域一大热点新闻。这个目标检测任务的SOTA模型究竟有何创新？这篇解读文章为你一一拆解。
说明：研一初学目标检测，记录论文阅读总结，以上参考、摘抄于以下大佬的文章，推荐阅读。主要参考：编辑于2020-04-13目标检测深度学习（DeepLearning）计算机视觉赞同15...
Yolov3是2018年发明提出的，这成为了目标检测one-stage中非常经典的算法，包含Darknet-53网络结构、anchor锚框、FPN等非常优秀的结构。本文主要目的在于描述Yolov4和Yolov3算法的不同及创新之处，对Yolov3的基础不过多描述。不过大白也正在...
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…
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