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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
论文地址：YOLO9000:Better,Faster,Stronger项目主页：YOLO:Real-TimeObjectDetectionCaffe实现：caffe-yolo9000（最近博客下很多人请求caffe-yolov2代码，愿意研究的我都发送了，不过这里要声明：该第三方实现相对于论文中的精度，仍有很多差距，反正我已经暂时弃坑）
DL之Yolo：Yolo算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略目录Yolo算法的简介(论文介绍)1、特点及优缺点2、YOLO中的VOC数据集概念3、论文术语相关概念Yolo算法的架构详解Yolo算法的案…
yolo_v3是我最近一段时间主攻的算法，写下博客，以作分享交流。看过yolov3论文的应该都知道，这篇论文写得很随意，很多亮点都被作者都是草草描述。很多年入手yolo算法都是从v3才开始，这是不可能掌握yolo精髓的，因为v3很多东西是保留v2甚至v1的东西，而且v3的论文写得很随心。
大白在之前写过《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理，但Yolov4后不久，又出现了Yolov5，虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比，但在COCO…
12.YOLO系列算法详解1:YOLOV1这篇主要是介绍一下YOLO系列算法。1.YOLOV1。这是YOLO系列的第一篇，文章发表在CVPR2016上，论文链接:YOLOV1.摘要指出了文章的主要创新之处：把分类问题转换为回归问题，使用一个卷积神经网络就...
引言YOLOv2的论文全名为YOLO9000:Better,Faster,Stronger，它斩获了CVPR2017BestPaperHonorableMention。在这篇文章中，YOLO2——YOLO9000,Better,Faster,Stronger论文详解-荨cecilia-博客园
原文始发于：DL之Yolo：Yolo算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略DL之Yolo：Yolo算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略目录Yolo算法的简介(论文介绍)1、特点及优缺点2、YOLO中的VOC数据集概念3、论
DL之YoloV2：YoloV2算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略（二）一个座的程序猿2021-10-2713浏览量
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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大白在之前写过《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理，但Yolov4后不久，又出现了Yolov5，虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比，但在COCO…
12.YOLO系列算法详解1:YOLOV1这篇主要是介绍一下YOLO系列算法。1.YOLOV1。这是YOLO系列的第一篇，文章发表在CVPR2016上，论文链接:YOLOV1.摘要指出了文章的主要创新之处：把分类问题转换为回归问题，使用一个卷积神经网络就...
引言YOLOv2的论文全名为YOLO9000:Better,Faster,Stronger，它斩获了CVPR2017BestPaperHonorableMention。在这篇文章中，YOLO2——YOLO9000,Better,Faster,Stronger论文详解-荨cecilia-博客园
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