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YOLOv4: 虽迟但到，大型调优现场，43mAP/83FPS | 论文速递
YOLOv4在速度和准确率上都十分优异，作者使用了大量的trick，论文也写得很扎实，在工程还是学术上都有十分重要的意义，既可以学习如何调参，也可以了解目标检测的trick。?来源：晓飞的算法工程笔记公众号...
2024-09-01 btikc 技术文章 28 ℃ 0 评论 -
如何改进YOLOv3使其更好应用到小目标检测(比YOLO V4高出4%)
作者丨ChaucerG...
2024-09-01 btikc 技术文章 84 ℃ 0 评论 -
深度学习经典案例解析:YOLO系列
FasterR-CNN的方法目前是主流的目标检测方法，但是速度上并不能满足实时的要求。YOLO一类的方法慢慢显现出其重要性，这类方法使用了回归的思想，利用整张图作为网络的输入，直接在图像的多个位置上回归出这个位置的目标边框，以及目标所属的...
2024-09-01 btikc 技术文章 43 ℃ 0 评论 -
单阶段的经典目标检测器:YOLO
前言：FatserRCNN算法利用两阶结构，先实现感兴趣区域（RoI）的生成，在进行精细的分类和回归，虽然能很好的对物体进行检测，但是其缺点是速度仍然不够快，在更多追求实时的应用场景下，仍不能满足需求。在此背景下，YOLOv1来了，其主...
2024-09-01 btikc 技术文章 84 ℃ 0 评论 -
物体检测经典模型YOLO新升级，看一眼，速度提升 3 倍!
新智元编译作者：JosephRedmon、AliFarhadi翻译：肖琴【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文，全文像闲聊一样，不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO（YouOnlyLookOnce）的两位作者，华...
2024-09-01 btikc 技术文章 60 ℃ 0 评论 -
人工智能-详解目标检测算法坐标回归方式-anchor-based
本文讨论或者复习一下目前最流行的深度学习目标检测算法的坐标回归方式，注意，本文讨论的是anchor-based，至于anchor-free的方法，每一种anchor-free各自对应一种后处理，咱们这边就不详细讨论了。一、常用的faster...
2024-09-01 btikc 技术文章 45 ℃ 0 评论 -
全面解读YOLOX论文
导读近期旷视团队发布了YOLOX系列模型，在同等条件下YOLOX在COCO数据集上效果要超过YOLOV5，而且代码和模型细节报告都已经发布。这里根据公布的论文以及开源的代码来解读YOLOX。...
2024-09-01 btikc 技术文章 129 ℃ 0 评论 -
集成多种YOLO改进点，面向小白科研的YOLO检测代码库YOLOAir
机器之心专栏...
2024-09-01 btikc 技术文章 84 ℃ 0 评论 -
Anchor free系列之FCOS
简介：FCOS是典型的one-stage和anchorfree结合，并且思路和cornerNet系列的寻找corner不同，借鉴了FCN的思想，通过单个feature上的点来做检测。该算法是一种基于FCN的逐像素目标检测算法，实现了无锚点...
2024-09-01 btikc 技术文章 26 ℃ 0 评论 -
技术分享 | YOLOv3回顾:目标检测和智能安防
在计算机算力大幅提升的背景下，计算机视觉领域...
2024-09-01 btikc 技术文章 28 ℃ 0 评论
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