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总结|2020年TOP10计算机视觉论文：代码，解读，还有demo视频！尽管今年世界上发生了这么多事情，我们还是有机会看到很多惊人的研究成果。特别是在人工智能更精确的说是计算机视觉领域。此外，今年还聚焦了许多重要的方面，比如方面...
今天再看medium学习时，发现了JonathanHui写的一篇文章，详细描述了YOLOv4的改进在哪些方面。文章总结的蛮详细蛮全的，内容较多，分几篇文章分享YOLOv4的开发历程很有意思，其中评估、修改和整合了很多有趣的…
YOLOv4性能对比笔者仔细阅读了该论文，可以说YOLOv4是做了很多扎实的（solid）的工作。下面我们首先简单介绍一下该论文，然后详细介绍论文提到的五大改进和二十多项最新目标检测技巧…
YOLOv4作者的思考作者总结的YOLOv4三大贡献：设计了强大而高效的检测模型，任何人都可以用1080Ti和2080Ti训练这个超快而精准的模型。验证了很多近几年SOTA的深度学习目标检测训…
首先附上对论文总结的思维导图，帮助大家更好的理解！（思维导图和论文译文PDF均可后台回复yolov4获取）译文PDF预览（后台回复yolov4获取）下边是对论文的翻译，有些地方可能翻译的不是很准备，欢迎指正补充摘要有很多特征可以提高卷积神经网络（CNN）的准确性。
我们希望设计的检测器可以很容易地训练和使用。.例如，任何使用传统GPU进行训练和测试的人都可以获得实时、高质量、令人信服的对象检测结果，如图1所示的YOLOv4结果。.我们的主要贡献如下：.我们开发了一个高效、强大的目标检测模型。.它使每个人都...
初识YOLOv4首先从论文中的效果图可以看出，在平均精度（mAP）和速度上，YOLOv4远超YOLOv3版本（mAP提升了大约10个点，速度提升了大约12%）。目前工业界比较常用的目标检测算法有SSD、RetinaNet、MaskR-CNN、CascadeR-CNN、YOLOv3等等，而YOLOv4的提出可以说是继往开来。
深度学习在农业领域应用论文笔记81.YieldEstimationandVisualizationSolutionforPrecisionAgriculture，2021通过使用对象检测和来计算视频中的水果。我们使用和训练你只看一次模型（YOLO）在苹果，橙子和南瓜的视频剪辑.通过异议检测...
SAM改进将SAM从空间上的attention修改为点上的attention，并将PAN的short-cut连接改为拼接，分别如图5和图6所示：3.4YOLOv4架构总结YOLOv4架构:Backbone:CSPDarknet53Neck:SPP[25],PANHead:YOLOv3YOLOv4使用的调优技巧：BoF：
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