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YOLORgb大神关于物体检测的新作YOLO，论文YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection。Introduction对比人类的视觉系统，现存的物体检测模型:要不就是准确度不咋的(DPM速度还行，准确率很差，实用不现实)要不就是速度跟不上...
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%。
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）
目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派：两步走(two-stage)算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)一步走(one-stage)算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOLO系列)1YOLO算法的提出在图像的识别与定位中，输入一张图片，要求输出其中所包含的...
论文题目：基于改进YOLOv3的目标识别方法存在问题：在复杂的自然场景中，目标识别存在背景干扰、周围物体遮挡和光照变化等问题，同时识别的目标大多拥有多种不同的尺寸和类型.检测物体为移动通信铁塔，物体较大，而yolov3虽然是多尺度预测，但最小特征图尺寸为13*13，对于中等或较大尺度…
YOLORgb大神关于物体检测的新作YOLO，论文YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection。Introduction对比人类的视觉系统，现存的物体检测模型:要不就是准确度不咋的(DPM速度还行，准确率很差，实用不现实)要不就是速度跟不上...
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%。
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）
目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派：两步走(two-stage)算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)一步走(one-stage)算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOLO系列)1YOLO算法的提出在图像的识别与定位中，输入一张图片，要求输出其中所包含的...
论文题目：基于改进YOLOv3的目标识别方法存在问题：在复杂的自然场景中，目标识别存在背景干扰、周围物体遮挡和光照变化等问题，同时识别的目标大多拥有多种不同的尺寸和类型.检测物体为移动通信铁塔，物体较大，而yolov3虽然是多尺度预测，但最小特征图尺寸为13*13，对于中等或较大尺度…
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