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作者JosephRedmon曾凭借该算法获得过2016年CVPR群众选择奖（People’sChoiceAward）、2017年CVPR最佳论文荣誉奖（BestPaperHonorableMention）。YOLO及其改进算法在学术圈被广泛引用，Redmon三篇一作相关论文总引用量已经超过1
论文中，作者还给出了YOLO与FastRCNN在各方面的识别误差比例，如下图。YOLO对背景内容的误判率（4.75%）比fastrcnn的误判率（13.6%）低很多。但是YOLO的定位准确率较差，占总误差比例的19.0%，而fastrcnn仅为8.6%。
YOLO论文中，作者训练采用的输入图像分辨率是448x448，S=7，B=2；采用VOC20类标注物体作为训练数据，C=20。因此输出向量为77(20+2*5)=1470维。作者开源出的YOLO代码中，全连接层输出特征向量各维度对应内容如下：
作者：GlennJocher发布时间：2020年5月18日YOLOv4随着原作者在YOLO上的工作陷入停滞，YOLOv4由AlexeyBochoknovskiy、Chien-YaoWang和Hong-YuanMarkLiao发布。这篇论文的题目是YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObject、
另外一方面，检测相关的论文，感觉水分还是蛮重的，真正实际有用的论文太少了，大部分是为了文而文。yolo的作者编码能力真的强，darknet几乎不用啥依赖库，全部手撸，编译起来也是快到没朋友。yolo作者也蛮有意思，感觉像个小萌。
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.论文地址：YOLO9000:Better,Faster,Stronger.作者通过发明的一系列操作（DimensionClusters、Directlocationprediction、Multi-ScaleTraining、DarkNet-19），再加上博采众长，共同构成了此篇神作。.创新点很多，也因此获得了2017CVPR最佳论文提名奖。.DimensionClusters(…
未经作者授权，禁止转载.YOLOV3目标检测算法精讲和论文逐句精读论文：YOLOv3:AnIncrementalImprovementYOLOV3是单阶段目标检测算法YOLO系列的第三个版本，由华盛顿大学JosephRedmon发布于2018年4月，广泛用于工业界。.改进了正负样本选取、损失函数、Darknet-53骨干网络...
YOUTUBE哈哈哈阿婆之前一直忙着第二篇论文大修，目前二审了，冲啊啊；打算不定期搬运一些经典网络分析；人工智能技术探讨群：584723646。
YOLO作为最早的One-stage算法框架，实现了保持较好性能的前提下保证了模型较快的速度和轻便的性能。从Yolov1->Yolov3，三个版本的迭代也可以很好地观察作者进行性能提升的思路和方法。论文基本信息作者信息:...
作者JosephRedmon曾凭借该算法获得过2016年CVPR群众选择奖（People’sChoiceAward）、2017年CVPR最佳论文荣誉奖（BestPaperHonorableMention）。YOLO及其改进算法在学术圈被广泛引用，Redmon三篇一作相关论文总引用量已经超过1
论文中，作者还给出了YOLO与FastRCNN在各方面的识别误差比例，如下图。YOLO对背景内容的误判率（4.75%）比fastrcnn的误判率（13.6%）低很多。但是YOLO的定位准确率较差，占总误差比例的19.0%，而fastrcnn仅为8.6%。
YOLO论文中，作者训练采用的输入图像分辨率是448x448，S=7，B=2；采用VOC20类标注物体作为训练数据，C=20。因此输出向量为77(20+2*5)=1470维。作者开源出的YOLO代码中，全连接层输出特征向量各维度对应内容如下：
作者：GlennJocher发布时间：2020年5月18日YOLOv4随着原作者在YOLO上的工作陷入停滞，YOLOv4由AlexeyBochoknovskiy、Chien-YaoWang和Hong-YuanMarkLiao发布。这篇论文的题目是YOLOv4:OptimalSpeedandAccuracyofObject、
另外一方面，检测相关的论文，感觉水分还是蛮重的，真正实际有用的论文太少了，大部分是为了文而文。yolo的作者编码能力真的强，darknet几乎不用啥依赖库，全部手撸，编译起来也是快到没朋友。yolo作者也蛮有意思，感觉像个小萌。
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YOLOv2.论文地址：YOLO9000:Better,Faster,Stronger.作者通过发明的一系列操作（DimensionClusters、Directlocationprediction、Multi-ScaleTraining、DarkNet-19），再加上博采众长，共同构成了此篇神作。.创新点很多，也因此获得了2017CVPR最佳论文提名奖。.DimensionClusters(…
未经作者授权，禁止转载.YOLOV3目标检测算法精讲和论文逐句精读论文：YOLOv3:AnIncrementalImprovementYOLOV3是单阶段目标检测算法YOLO系列的第三个版本，由华盛顿大学JosephRedmon发布于2018年4月，广泛用于工业界。.改进了正负样本选取、损失函数、Darknet-53骨干网络...
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YOLO作为最早的One-stage算法框架，实现了保持较好性能的前提下保证了模型较快的速度和轻便的性能。从Yolov1->Yolov3，三个版本的迭代也可以很好地观察作者进行性能提升的思路和方法。论文基本信息作者信息:...
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