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  目标检测损失之DIoU 目标检测 loss

  DIoUYOLOv3|AAAI2020：更加稳定有效的目标框回归损失紧接着上面一篇文章，这次是对GIoU损失的一个改进，让我们一起来看看吧。前言：本篇论文是属于对IOU/GIOULoss的一个改进，IOU的计算在目标检测里面是一个...

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  Gaussian YOLOv3 : bbox预测值的高斯不确定性 | ICCV 2019

  在自动驾驶中，检测模型的速度和准确率都很重要，出于这个原因，论文提出GaussianYOLOv3。该算法在保持实时性的情况下，通过高斯建模、损失函数重建来学习bbox预测值的不确定性，从而提高准确率和TP，能够显著地降低FP，在KITTI...

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  在目标检测中大物体的重要性 目标检测用途

  导读...

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  陈明教授等:水下底栖生物轻量化目标检测算法YOLOv7-RFPCW

  阅读文章全文：http://www.tcsae.org/article/doi/10.11975/j.issn.1002-6819.202311210...

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  手把手教物体检测——YOLOV4 物体检测 pytorch

  摘要YOLOV4在coco上面达到了43.5%AP，在TeslaV100上达到了65FPS。相比今年的其它模型，得分不算高，但是它不是通过提高输入图像的分辨率来提高得分的，而是改进网络结构。创新点主要有以下几个方面：（1）输入端：这里...

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  深度学习:读论文GPT-3《YOLO-v1 to YOLO-v8》

  hello，大家好，欢迎来到我的频道，这一段公司技术需要攻关，鲜有更新，望大家谅解，接下来一段时间我会更新针对目标检测、分类、分割相关的前沿论文，希望给大家在实际公司处理AI业务时提供一些帮助。今天介绍一下YOLO系列的网络变化，论文链接：...

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  YOLOv4中的数据增强 yolov5数据增强代码

  作者：JacobSolawetz编译：ronghuaiyang导读YOLOv4的秘密并不在网络结构上，而在数据准备上。目标检测领域继续快速发展。不到两个月前，谷歌Brain团队发布了针对物体检测的EfficientDet，挑战了YOLOv...

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  AAAI2020目标检测算法DIoU YOLOv3 更加稳定有效的目标框回归损失

  背景让我们回到IoU损失和GioU损失。IoU损失可以表示为：，从IoU的角度看，回归损失是可以解决的，但它的缺点是当两个框不想相交时，IoU损失总是1，不能给出优化方向。所以乔来了。GioU可以用以下公式表示：，可以看到，GioU在Io...

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  高斯YOLOv3:使用定位不确定性进行自动驾驶的精确快速物体检测器

  概述在汽车自动驾驶中，物体检测算法的使用变得越来越重要，而物体高精度和快速推理速度的检测对于安全的自动驾驶至关重要。误报（FP）来自自动驾驶过程中的错误定位，这会导致致命事故并阻碍安全高效的驾驶。因此，可以应对的检测算法在自动驾驶应用中需要...

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  深度学习——YOLOv4损失函数全面解析

  1.前言正文开始之前，非常感谢各位能够赏脸，上一篇《YOLOV4—网络结构解析（特详细！）》已经获得了我个人总结性文章历史最高赞了，感谢大家一直以来的支持，后面我也会尽量挤出时间对一些文章和代码进行解析，和大家一同进步。如果您对YOL...

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