目标检测 YOLO 系列模型发展（1）

彭靖田 2023-01-13 01:50:50

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目标检测 YOLO 系列模型发展（1）深度学习实战：目标检测 YOLO 系列模型发展
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目标检测 YOLO 系列模型
YOLO (You Only Look Once) 系列模型追求实时目标检测，因此会在一定程度上牺牲精度，以实现更高的检测速度。如果你对这篇文章可感兴趣，可以点击「【访客必读 - 指引页】一文囊括主页内所有高质量博客」，查看完整...
【全面认知YOLO系列】第一部分：YOLO系列模型发展史
YOLO V1（You Only Look Once version 1）是YOLO系列模型的第一个版本，由Joseph Redmon等人于2015年提出。相比于传统的目标检测方法，YOLO V1采用了全新的设计思路和网络结构，实现了端到端的目标检测，具有较高的...
目标检测yolo系列
出自科技猛兽知乎专栏，地址：科技猛兽目标检测专栏 前言 本文目的是用尽量浅显易懂的语言让零基础小白能够理解什么是YOLO系列模型，以及他们的设计思想和改进思路分别是什么。我不会把YOLO的论文给你用软件翻译一...
目标检测 YOLO系列算法
YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。Yolo算法采用...
目标检测：YOLO 模型详解
YOLO 模型凭借其高效的端到端检测能力，在实时目标检测领域取得了显著的成果。：在前几代 YOLO 的基础上，对损失函数进行了进一步的优化和完善，使其能够更好地平衡边界框定位误差和类别分类误差之间的关系，并且...
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