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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...
论文地址：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection.核心思想YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层，如下图所示。其中，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值...
YOLO源于2016年收录于cs.CV中的论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》只需看一眼：统一实时的目标检测。YOLO是目标检测速度提升的里程碑，虽然精度不如R-CNN系列模型，但比其它模型快几倍的速度，使目标检测技术可以应用在更多的场景之中。
快速YOLO是文献中最快的通用目的的目标检测器，YOLO推动了实时目标检测的最新技术。YOLO还很好地泛化到新领域，使其成为依赖快速，强大的目标检测应用的理想选择。7参考文章：[1]YOLO论文翻译——中文版(推荐)[2]目标检测算法之YOLO[3]
基于改进YOLO和迁移学习的水下鱼类目标实时检测李庆忠1,李宜兵1,牛炯11.中国海洋大学工程学院青岛266100Real-TimeDetectionofUnderwaterFishBasedonImprovedYOLOandTransferLearningLIQingzhong1,LIYibing1,NIUJiong11.Collegeof
YOLOV4终于有了衣钵传人，发布第一时间就拿来品尝了~下面是全文中英对照翻译，有时间进行一下精修！未经允许，禁止转载！2020-YOLOv4OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection论文下载：https:...
WepresentsomeupdatestoYOLO!Wemadeabunchoflittledesignchangestomakeitbetter.Wealsotrainedthisnewnetworkthat'sprettyswell.It'salittlebiggerthanlasttimebutmoreaccurate.It'sstillfastthough,don'tworry.At320x320YOLOv3runs
本文介绍了一种新的多尺度域自适应YOLO(MS-DAYOLO)框架，该框架在YOLOv4检测器的不同尺度上使用多个域自适应路径和相应的域分类器来生成域不变特征。YOLO|多域自适应MSDA-YOLO解读，恶劣天气也看得见（附论文）
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YOLO源于2016年收录于cs.CV中的论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》只需看一眼：统一实时的目标检测。YOLO是目标检测速度提升的里程碑，虽然精度不如R-CNN系列模型，但比其它模型快几倍的速度，使目标检测技术可以应用在更多的场景之中。
快速YOLO是文献中最快的通用目的的目标检测器，YOLO推动了实时目标检测的最新技术。YOLO还很好地泛化到新领域，使其成为依赖快速，强大的目标检测应用的理想选择。7参考文章：[1]YOLO论文翻译——中文版(推荐)[2]目标检测算法之YOLO[3]
基于改进YOLO和迁移学习的水下鱼类目标实时检测李庆忠1,李宜兵1,牛炯11.中国海洋大学工程学院青岛266100Real-TimeDetectionofUnderwaterFishBasedonImprovedYOLOandTransferLearningLIQingzhong1,LIYibing1,NIUJiong11.Collegeof
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