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GlennJocher并没有发表论文。现行的YOLOv5这个模型不是一个完备的模型。回顾YOLO的发展，这个小而精致的模型从第一版开始就备受瞩目。JosephRe...
Jocher的YOLOv5实现在几个值得注意的方面与以前的版本不同。首先，乔彻(还没有)在获释的同时发表论文。其次，Jocher在PyTorch中原生实现了YOLOv5，而YOLO家族以前的所有型号都利用…
YOLOV5目标检测——上手.对于YOLOV5，其作者显然不是YOLO团队的，但是v5的作者也是yolo系列忠实粉丝。.ultralytics团队实现的pytorch版本的yoloV3[1]，广受好评，在github上获得了5.2K的star。.在YOLOV5开源这一天，其repo上就有人发了issue，说不应该使用yoloV5这个名字。.在...
目标检测之YOLOv2算法-YOLO9000:Better,Faster,Stronger：.4.YOLOv3:AnIncrementalImprovement.目标检测之YOLOv3算法:AnIncrementalImprovement：.5.TinyYOLOv3.6.YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection.目标检测之YOLOv4算法:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection：.
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
11.如何从已经训练的模型去迁移到新增数据、新增类别的学习，也就是增量学习(IncrementalLearning）。可以参考的论文有IncrementalLearningofObjectDetectorswithoutCatastrophicForgetting（ICCV2017）目标检测的论文以及End-to-EndIncremental12.
YOLOv5模型YOLOv5的实现是在PyTorch中完成的，与之前基于DarkNet框架的开发形成了鲜明的对比。这使得该模型的理解、训练和部署变得更加容易（目前暂时没有使用YOLO-v5的论文发表）。以我的理解来看，在架构上，它和YOLO-v4很相似。
GlennJocher并没有发表论文。现行的YOLOv5这个模型不是一个完备的模型。回顾YOLO的发展，这个小而精致的模型从第一版开始就备受瞩目。JosephRe...
Jocher的YOLOv5实现在几个值得注意的方面与以前的版本不同。首先，乔彻(还没有)在获释的同时发表论文。其次，Jocher在PyTorch中原生实现了YOLOv5，而YOLO家族以前的所有型号都利用…
YOLOV5目标检测——上手.对于YOLOV5，其作者显然不是YOLO团队的，但是v5的作者也是yolo系列忠实粉丝。.ultralytics团队实现的pytorch版本的yoloV3[1]，广受好评，在github上获得了5.2K的star。.在YOLOV5开源这一天，其repo上就有人发了issue，说不应该使用yoloV5这个名字。.在...
目标检测之YOLOv2算法-YOLO9000:Better,Faster,Stronger：.4.YOLOv3:AnIncrementalImprovement.目标检测之YOLOv3算法:AnIncrementalImprovement：.5.TinyYOLOv3.6.YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection.目标检测之YOLOv4算法:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection：.
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
11.如何从已经训练的模型去迁移到新增数据、新增类别的学习，也就是增量学习(IncrementalLearning）。可以参考的论文有IncrementalLearningofObjectDetectorswithoutCatastrophicForgetting（ICCV2017）目标检测的论文以及End-to-EndIncremental12.
YOLOv5模型YOLOv5的实现是在PyTorch中完成的，与之前基于DarkNet框架的开发形成了鲜明的对比。这使得该模型的理解、训练和部署变得更加容易（目前暂时没有使用YOLO-v5的论文发表）。以我的理解来看，在架构上，它和YOLO-v4很相似。
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