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论文名称：Poly-YOLO:higherspeed,moreprecisedetectionandinstancesegmentationforYOLOv3.本文很有意思，实用性很强，是本人比较推荐的论文。.因为各大算法评价性能都是在比赛数据上测试的，但是在实际项目数据上可能就不太好用了，主要原因是实际项目数据有自己的...
针对图像中小目标检测率低、虚警率高等问题,提出了一种YOLOV3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,提出对原网络输出的8倍降采样特征图进行2倍上采样,将2倍上采样特征图与第2个残差块输出的特征图进行拼接,建立输出为4倍降采样的特征融合目标检测层。
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…
新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000:Better,Faster,Stronger”，主要有两个大方面的改进：第一，作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进，在保持原有速度的优势之下，精度上得以提升。
特别特别水的论文，数据集和权重晚点放到仓库里面文章38标签32分类12HomeArchivesTagsCategories...鞠默然,罗海波,王仲博,何淼,常铮,惠斌.改进的YOLOV3算法及其在小目标检测中的应用[J].光学学报,2019,39(07):253-260.
特定场景下Yolo改进算法：Poly-Yolo.本文很有意思，实用性很强，是本人比较推荐的论文。.因为各大算法评价性能都是在比赛数据上测试的，但是在实际项目数据上可能就不太好用了，主要原因是实际项目数据有自己的特点，如果完全照搬，效果可能不那么好...
YOLOv3：增量改进摘要我们向YOLO提供一些更新！我们更改了一些设计，以使其更好。我们还训练了这个非常膨胀的新网络。它比比以前的版本大，但更准确。当然，它仍然很快。在320×320的图像上，YOLOv3以22毫秒的速度运行，mAP达到了28.2。
前言YOLOV1问世已久，风头很快就被SSD盖过，原作者rbg（RossGirshick）大神自然不甘心，于是又在yolov1的基础之上提出了YOLOv2，根据论文中的总结，yolov2在yolov1的基础之上一共有10个主要的改进点，本文是结合网上的众多博客...
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...
摘要：NanoDet是一个速度超快和轻量级的移动端Anchor-free目标检测模型。前言YOLO、SSD、FastR-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测...
论文名称：Poly-YOLO:higherspeed,moreprecisedetectionandinstancesegmentationforYOLOv3.本文很有意思，实用性很强，是本人比较推荐的论文。.因为各大算法评价性能都是在比赛数据上测试的，但是在实际项目数据上可能就不太好用了，主要原因是实际项目数据有自己的...
针对图像中小目标检测率低、虚警率高等问题,提出了一种YOLOV3的改进方法,并将其应用于小目标的检测。由于小目标所占的像素少、特征不明显,提出对原网络输出的8倍降采样特征图进行2倍上采样,将2倍上采样特征图与第2个残差块输出的特征图进行拼接,建立输出为4倍降采样的特征融合目标检测层。
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…
新的YOLO版本论文全名叫“YOLO9000:Better,Faster,Stronger”，主要有两个大方面的改进：第一，作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进，在保持原有速度的优势之下，精度上得以提升。
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YOLOv3：增量改进摘要我们向YOLO提供一些更新！我们更改了一些设计，以使其更好。我们还训练了这个非常膨胀的新网络。它比比以前的版本大，但更准确。当然，它仍然很快。在320×320的图像上，YOLOv3以22毫秒的速度运行，mAP达到了28.2。
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摘要：NanoDet是一个速度超快和轻量级的移动端Anchor-free目标检测模型。前言YOLO、SSD、FastR-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高，但是这些模型比较大，不太适合移植到移动端或嵌入式设备；轻量级模型NanoDet-m，对单阶段检测模型三大模块（Head、Neck、Backbone）进行轻量化，目标加检测...
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