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图解YOLOV3目标检测算法-源码分析（一架构）

图解YOLOV3目标检测算法-源码分析（一架构）

图解YOLOV3目标检测算法-源码分析（一架构）前言目标检测算法Tow Stage先进行区域生成Region Proposal (RP)，再通过卷积神经网络进行样本分类。任务流程：特征提取 --> 生成RP --> 分类/定位回归。常见tow stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN、R-FCN、MR-CNN、HyperNet、CRAFT、FPN、Mask R-CNN、、CoupleNet和MegDet等。One Stage不用RP，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。任务流程：特征提取–> 分类/定位回归。常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2（YOLO9000）、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOF、YOLOS、SSD和RetinaNet等。YOLO是One Stage最具代表性的算法，集推理速度和准确性于一体，是我工作和学习中最常用的算法。下面将根据Github上开源代码分析YOLO算法系中最具代表的YOLOv3算法。正文YOL...

那棵树看起来生气了

2021-06-05

TensorFlow,深度学习,人工智能

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2021年06月05日

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你仅需要看一个序列！YOLOS：重新思考Transformer的泛化性能

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那棵树看起来生气了

2021-06-01

目标检测,深度学习

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2021年06月01日

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那棵树看起来生气了

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2025-01-06

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2025-01-03

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2024-12-26

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