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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。
YOLOv4的损失函数8代码比论文都早的YOLOv5检测头的改进：head部分没有任何改动，和yolov3和yolov4完全相同，也是三个输出头，stride分别是8,16,32，大输出特征图检测小物体，小输出特征图检测大物体。
YOLO官网：YOLOv.sFasterR-CNN:1.统一网络:YOLO没有显示求取regionproposal的过程。FasterR-CNN中尽管RPN与fastrcnn共享卷积层，但是在模型训练过程中，需要反复训练RPN网络和fastrcnn网络.相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类2.
YOLO系列模型近年来受到众多关注，原因有二：1.实时性高，远超同时期的许多模型；2.代码开源程度高，作者非常乐意分享。这也使得在实践中，大家都乐意使用YOLO系列的模型。YOLO系列模型属于one-stage，end-to-endmodel，将图像输入...
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…
在本文中，我们将对YOLO系列的新型高性能探测器YOLOX进行一些改进。1_什么是YOLO？首先，让我们简要解释一下YOLO算法的基本逻辑。你只看一次(YOLO)是一个实时的物体检测系统。YOLO算法与其他目标检测算法的主要区别在于，由于其速度快，能够实时检测目标，并能做出准确的预测。计算机视觉中的...
最近，YOLO发布了它的最新版本YOLOv3，本文重点介绍YOLOv3的新特点。获得源代码及YOLO论文，请关注公众号并回复：20180508特点1:更好，而不是更快，更强YOLOv2（即YOLO9000）在当时是最快、最准确的物目标检测算法。
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。想深入了解yolo_v3算法，是有必要先了解v1和v2的。以下是我关于v1和v2算法解析所写的文章：v1算法解析：《yolo系列之
YOLO在升级|PP-YOLOv2开源致敬YOLOV4携带Tricks又准又快地归来（附论文与源码）为了解决效率和性能这两个问题，本文全面评估了一系列现有改进，以提高PP-YOLO的性能，同时几乎保持推理时间不变。本文将分析一系列改进，并通过增量消融研究从
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。
YOLOv4的损失函数8代码比论文都早的YOLOv5检测头的改进：head部分没有任何改动，和yolov3和yolov4完全相同，也是三个输出头，stride分别是8,16,32，大输出特征图检测小物体，小输出特征图检测大物体。
YOLO官网：YOLOv.sFasterR-CNN:1.统一网络:YOLO没有显示求取regionproposal的过程。FasterR-CNN中尽管RPN与fastrcnn共享卷积层，但是在模型训练过程中，需要反复训练RPN网络和fastrcnn网络.相对于R-CNN系列的"看两眼"(候选框提取与分类2.
YOLO系列模型近年来受到众多关注，原因有二：1.实时性高，远超同时期的许多模型；2.代码开源程度高，作者非常乐意分享。这也使得在实践中，大家都乐意使用YOLO系列的模型。YOLO系列模型属于one-stage，end-to-endmodel，将图像输入...
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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。想深入了解yolo_v3算法，是有必要先了解v1和v2的。以下是我关于v1和v2算法解析所写的文章：v1算法解析：《yolo系列之
YOLO在升级|PP-YOLOv2开源致敬YOLOV4携带Tricks又准又快地归来（附论文与源码）为了解决效率和性能这两个问题，本文全面评估了一系列现有改进，以提高PP-YOLO的性能，同时几乎保持推理时间不变。本文将分析一系列改进，并通过增量消融研究从
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