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YOLOv1论文阅读笔记.发表于2018-12-04|更新于2018-12-04|论文笔记.|字数总计:1.1k|阅读时长:3分钟.距离我扯这篇文章已经828天了，内容可能跟不上时代。.YOLO-v1论文笔记.《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》论文笔记。.资源.链接：YouOnlyLook...
YOLO的论文写的非常简单，很多细节应该还是要在代码中查找，原作者有一个很酷的网站（darknet）放着他的源代码，现在已经更新到YOLO3了。有兴趣可以看一下代码，YOLO的源代码我就不仔细阅读了，可能后面看了YOLO2或者3的论文会考虑分析一下
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
阅读的参考文献不少于15篇（其中近五年外文文献不少于3篇）GirshickR,DonahueJ,DarrellT,etal.Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation[C]CVPR.2014:580-587.
毕业设计（七）基于深度学习算法YOLO的行人车辆检测——答辩记录.发表于2021-07-03|更新于2021-11-02|机器学习.|字数总计:786|阅读时长:2分钟|阅读量:|评论数:很不幸的是被抽到了公开答辩，然而幸运的是我是第一个答辩，系里面的老师…
论文阅读：YOLOv3：AnIncrementalImprovement.贾小树.西电研究生.1人赞同了该文章.1、论文总述.2、BoundingBoxPrediction的逻辑回归.3、与其他网络性能比较.4、ThingsWeTriedThatDidn’tWork.参考文献.
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）
读论文系列：ObjectDetectionCVPR2017YOLOv2（附带讲YOLOv3）YOLOv2/YOLO9000YOLO9000:Better,Faster,StrongerYOLOv2是一个单纯的改进型工作，在YOLO上集成了很多已有的trick（比如加了BN，anchor），因为是trick文章，这里就...
深度学习用于目标检测的算法从思路上来看，可以分为两大类：.twostage方法，也就是把整个分为两部分，生成候选框和识别框内物体，主要是R-CNN，SPP系列；.onestage的方法，把整个流程统一在一起，直接给出检测结果，主要包含SSD，YOLO系列。.
从上图可以看到yolov1的检测步骤：将输入图片缩放到448x448的尺寸对输入图像运行一个卷积神经网络根据预测边界框的置信度筛选出最优结果（NMS）统一检测方法下面我们来详细看一下yolov1算法的细节问题。边界框的置信度计算公式为：其中第一项为当前网格中是否含有目标物体，含有的...
YOLOv1论文阅读笔记.发表于2018-12-04|更新于2018-12-04|论文笔记.|字数总计:1.1k|阅读时长:3分钟.距离我扯这篇文章已经828天了，内容可能跟不上时代。.YOLO-v1论文笔记.《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》论文笔记。.资源.链接：YouOnlyLook...
YOLO的论文写的非常简单，很多细节应该还是要在代码中查找，原作者有一个很酷的网站（darknet）放着他的源代码，现在已经更新到YOLO3了。有兴趣可以看一下代码，YOLO的源代码我就不仔细阅读了，可能后面看了YOLO2或者3的论文会考虑分析一下
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
阅读的参考文献不少于15篇（其中近五年外文文献不少于3篇）GirshickR,DonahueJ,DarrellT,etal.Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation[C]CVPR.2014:580-587.
毕业设计（七）基于深度学习算法YOLO的行人车辆检测——答辩记录.发表于2021-07-03|更新于2021-11-02|机器学习.|字数总计:786|阅读时长:2分钟|阅读量:|评论数:很不幸的是被抽到了公开答辩，然而幸运的是我是第一个答辩，系里面的老师…
论文阅读：YOLOv3：AnIncrementalImprovement.贾小树.西电研究生.1人赞同了该文章.1、论文总述.2、BoundingBoxPrediction的逻辑回归.3、与其他网络性能比较.4、ThingsWeTriedThatDidn’tWork.参考文献.
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）
读论文系列：ObjectDetectionCVPR2017YOLOv2（附带讲YOLOv3）YOLOv2/YOLO9000YOLO9000:Better,Faster,StrongerYOLOv2是一个单纯的改进型工作，在YOLO上集成了很多已有的trick（比如加了BN，anchor），因为是trick文章，这里就...
深度学习用于目标检测的算法从思路上来看，可以分为两大类：.twostage方法，也就是把整个分为两部分，生成候选框和识别框内物体，主要是R-CNN，SPP系列；.onestage的方法，把整个流程统一在一起，直接给出检测结果，主要包含SSD，YOLO系列。.
从上图可以看到yolov1的检测步骤：将输入图片缩放到448x448的尺寸对输入图像运行一个卷积神经网络根据预测边界框的置信度筛选出最优结果（NMS）统一检测方法下面我们来详细看一下yolov1算法的细节问题。边界框的置信度计算公式为：其中第一项为当前网格中是否含有目标物体，含有的...
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