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一文读懂YOLOV5与YOLOV4YOLO之父JosephRedmon在今年年初宣布退出计算机视觉的研究的时候，很多人都以为目标检测神器YOLO系列就此终结。然而在4月23日，继任者YOLOV4却悄无声息地来了。AlexeyBochkovskiy发表了一篇名为YOLOV4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection的文章。
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...
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
从时间轴上看，YOLO（YOLOv1）的提出在R-CNN，SPP-Net，FastR-CNN和FasterR-CNN之后，论文题目是《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》，从某种意义上说，YOLO的提出，从另一各方面定义了基于CNN的目标检测...
值得一提的是，这款app就是YOLOv5的作者亲自完成的。而且，我写这篇文章的时候YOLOv5的论文还没有出来，还在实验中，等论文出来应该是2020年底或者2021年初了。读到这里，你觉得YOLOv5的最大特点是什么？答案就是：一个字：快，应用于移动端
keras和yolo的关系，都是一个关系darknet比较特别的一点是yolo论文的原作者使用darknet这个框架写的yolo，顺便推了一波这个框架发布于2019-08-28赞同225条评论分享收藏喜欢收起继续浏览内容知乎发现更大的世界打开浏览器继续...
美中不足的是：作者虽然将代码开源，但是在论文介绍架构原理的时候比较模糊，特别是对一些重要改进，基本上是一笔带过。现在在网络上有很多关于YOLO原理的讲解，个人感觉讲得不是很清楚，总感觉有点知其然而不知其所以然。比如：
编辑：AmusiDate：2020-04-24来源：CVer微信公众号链接：大神接棒，YOLOv4来了！前言今天刷屏的动态一定是YOLOv4！本文Amusi会跟大家说一下在别处看不到内容（大神接棒），欢迎继续阅读！之前，YOLO系列(v…
YOLO是基于CNN的，论文作者说他受GooLeNet结构的启发，然后构建了一个新的网络结构。YOLO用1x1的卷积核代替了GooLeNet的Inception模块来做降维度。YOLO有24个卷积层，然后后面跟着2个全连接层。下面是它的网络结构。
YOLO原作者之前宣布退出CV界，近日arxiv上有了一篇名为Yolov4的文章，看起来是集大成者，用了不少tricks…通过上述分析，我们的猜疑链形成：数据集中小物体分布不均匀-->训练中小物体学习不充分（Loss不足）-->训练完的模型小物体精度差。
一文读懂YOLOV5与YOLOV4YOLO之父JosephRedmon在今年年初宣布退出计算机视觉的研究的时候，很多人都以为目标检测神器YOLO系列就此终结。然而在4月23日，继任者YOLOV4却悄无声息地来了。AlexeyBochkovskiy发表了一篇名为YOLOV4:OptimalSpeedandAccuracyofObjectDetection的文章。
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...
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
从时间轴上看，YOLO（YOLOv1）的提出在R-CNN，SPP-Net，FastR-CNN和FasterR-CNN之后，论文题目是《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》，从某种意义上说，YOLO的提出，从另一各方面定义了基于CNN的目标检测...
值得一提的是，这款app就是YOLOv5的作者亲自完成的。而且，我写这篇文章的时候YOLOv5的论文还没有出来，还在实验中，等论文出来应该是2020年底或者2021年初了。读到这里，你觉得YOLOv5的最大特点是什么？答案就是：一个字：快，应用于移动端
keras和yolo的关系，都是一个关系darknet比较特别的一点是yolo论文的原作者使用darknet这个框架写的yolo，顺便推了一波这个框架发布于2019-08-28赞同225条评论分享收藏喜欢收起继续浏览内容知乎发现更大的世界打开浏览器继续...
美中不足的是：作者虽然将代码开源，但是在论文介绍架构原理的时候比较模糊，特别是对一些重要改进，基本上是一笔带过。现在在网络上有很多关于YOLO原理的讲解，个人感觉讲得不是很清楚，总感觉有点知其然而不知其所以然。比如：
编辑：AmusiDate：2020-04-24来源：CVer微信公众号链接：大神接棒，YOLOv4来了！前言今天刷屏的动态一定是YOLOv4！本文Amusi会跟大家说一下在别处看不到内容（大神接棒），欢迎继续阅读！之前，YOLO系列(v…
YOLO是基于CNN的，论文作者说他受GooLeNet结构的启发，然后构建了一个新的网络结构。YOLO用1x1的卷积核代替了GooLeNet的Inception模块来做降维度。YOLO有24个卷积层，然后后面跟着2个全连接层。下面是它的网络结构。
YOLO原作者之前宣布退出CV界，近日arxiv上有了一篇名为Yolov4的文章，看起来是集大成者，用了不少tricks…通过上述分析，我们的猜疑链形成：数据集中小物体分布不均匀-->训练中小物体学习不充分（Loss不足）-->训练完的模型小物体精度差。
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