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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
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...
Yolov2论文链接：YOLO9000:Better,Faster,StrongerYolov2是基于Yolov1的一系列改进，如果没有了解过Yolo的读者，请先阅读Yolov1解读：【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov1Yolov3解读：【算法实验】能检测COCO并鉴黄的SexyYolo（含Yolov3的深度
YOLO介绍：（YouOnlyLookOnce）典型的one-stage网络。是在2016年CVPR发表的一篇论文，对于yolov1而言，在图像大小为448*448推理，可以达到45FPS，它在pascalvoc2007测试数据集上，可以达到63.4mAP（明显弱于SSD网络，非常不...
【CV论文笔记】YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection（YOLO理解）本文主要用于介绍大神JosephRedmon于2016年提出的YOLO目标检测网络，该网络也开辟了深度学习用于目标检测的另一战场（不同于R-CNN系列）。
【YOLO学习笔记】之YOLOv1论文笔记1（超详细：翻译+理解）_水亦心的博客-程序员秘密_yolo论文技术标签：计算机视觉YOLO原理深度学习人工智能YOLO介绍YOLOv1
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
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