发表服务
【深度】YOlOv4导读与论文翻译刚刚发布YOlOv4！首先简介一下YOLOYOLO可以说是计算机视觉领域最知名的目标检测算法之一，也因为开源被业界广泛采用。Redmon单是凭借这个算法，就曾获得过2016年CVPR群众选择奖(People’sChoiceAward...
【导读】旷视团队对YOLO系列的再一次超越。论文链接：后台发送“yolox”获取论文链接。1.YOLOX1.1YOLOX-DarkNet53YOLOv3baseline以Darknet53作为Baseline，给大家介绍如何一步一步过渡到现在的YOLOX-DarkNet53。
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...
YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021lastrevised6Aug2021导读/极市开发者社区(邓布利多)：解读YOLOX，YOLOv3baseline以Darknet53作为Baseline，给大家介绍如何一步一步过渡到现在的YOLOX-DarkNet53。查看原文导读/知乎专栏(我爱计算机视觉)：本次工作，作者对YOLO系列进行了经验性改进，得到一个新的高性能无锚...
导读旷视团队对YOLO系列的再一次超越。1.YOLOX1.1YOLOX-DarkNet53YOLOv3baseline以Darknet53作为Baseline，给大家介绍如何一步一步过渡到现在的YOLOX-DarkNet53。YOLOv3是以Darknet53为主干，后面再加上SPP。我们对训练策略进行了一些...
YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inceptionmodule，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。YOLO论文中，作者还给出一个更轻快的检测网络fastYOLO，它只有9个卷积层和2
YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021论文阅读YOLOv3baseline调整训练策略数据增强ImprovementDecoupleHeadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositiveSimOTAEnd-to-EndYOLOOtherBackbonesYOLOv5Tiny/Nano检测器Modelsize和
论文导读：本文是旷视科技在目标检测方面的最新技术总结，通过整合最近几年间目标检测中最先进的技术巧妙的与yolo相结合形成高性能anchor-free检测器YOLOX。实验证明YOlOX不仅在性能取得了大幅地提升，同时仍保持…
导读旷视团队对YOLO系列的再一次超越。论文链接：https://arxiv.org/abs/2107.084301.YOLOX1.1YOLOX
标题：3DObjectDetectionMethodBasedonYOLOandK-MeansforImageandPointClouds作者：XuanyuYinandYokoSasakiandWeiminWang论文摘要基于激光雷达的三维目标检测和分类任务是自主动驾驶领域（AD）的关键。
【深度】YOlOv4导读与论文翻译刚刚发布YOlOv4！首先简介一下YOLOYOLO可以说是计算机视觉领域最知名的目标检测算法之一，也因为开源被业界广泛采用。Redmon单是凭借这个算法，就曾获得过2016年CVPR群众选择奖(People’sChoiceAward...
【导读】旷视团队对YOLO系列的再一次超越。论文链接：后台发送“yolox”获取论文链接。1.YOLOX1.1YOLOX-DarkNet53YOLOv3baseline以Darknet53作为Baseline，给大家介绍如何一步一步过渡到现在的YOLOX-DarkNet53。
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...
YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021lastrevised6Aug2021导读/极市开发者社区(邓布利多)：解读YOLOX，YOLOv3baseline以Darknet53作为Baseline，给大家介绍如何一步一步过渡到现在的YOLOX-DarkNet53。查看原文导读/知乎专栏(我爱计算机视觉)：本次工作，作者对YOLO系列进行了经验性改进，得到一个新的高性能无锚...
导读旷视团队对YOLO系列的再一次超越。1.YOLOX1.1YOLOX-DarkNet53YOLOv3baseline以Darknet53作为Baseline，给大家介绍如何一步一步过渡到现在的YOLOX-DarkNet53。YOLOv3是以Darknet53为主干，后面再加上SPP。我们对训练策略进行了一些...
YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inceptionmodule，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。YOLO论文中，作者还给出一个更轻快的检测网络fastYOLO，它只有9个卷积层和2
YOLOX:ExceedingYOLOSeriesin2021论文阅读YOLOv3baseline调整训练策略数据增强ImprovementDecoupleHeadStrongdataaugmentationAnchor-freeMultipositiveSimOTAEnd-to-EndYOLOOtherBackbonesYOLOv5Tiny/Nano检测器Modelsize和
论文导读：本文是旷视科技在目标检测方面的最新技术总结，通过整合最近几年间目标检测中最先进的技术巧妙的与yolo相结合形成高性能anchor-free检测器YOLOX。实验证明YOlOX不仅在性能取得了大幅地提升，同时仍保持…
导读旷视团队对YOLO系列的再一次超越。论文链接：https://arxiv.org/abs/2107.084301.YOLOX1.1YOLOX
标题：3DObjectDetectionMethodBasedonYOLOandK-MeansforImageandPointClouds作者：XuanyuYinandYokoSasakiandWeiminWang论文摘要基于激光雷达的三维目标检测和分类任务是自主动驾驶领域（AD）的关键。
发表服务