文章 2022-12-27 来自:开发者社区

万字长文解析 YOLOv1-v5 模型(下)

3,实验结果YOLOv3 实验结果非常好!详情见表3。网络异常,图片无法展示|就 COCO 的 mAP 指标而言,YOLOv3 和 SSD 变体相近,但是速度却比后者快了 3 倍。尽管如此,YOLOv3 还是比 Retinanet 这样的模型在精度上要差一些。但是当我们以 IOU = 0.5 这样的旧指标对比,YOLOv3 表现更好,几乎和 Retinanet 相近,远超 SSD 变体。这表面它....

万字长文解析 YOLOv1-v5 模型(下)
文章 2022-12-27 来自:开发者社区

万字长文解析 YOLOv1-v5 模型(中)

三,YOLOv3YOLOv3 的论文写得不是很好,需要完全看懂,还是要看代码,C/C++ 基础不好的建议看 Pytorch 版本的复现。下文是我对原论文的精简翻译和一些难点的个人理解,以及一些关键代码解析。摘要我们对 YOLO 再次进行了更新,包括一些小的设计和更好的网络结构。在输入图像分辨率为 320×320320 \times 320320×320 上运行 YOLOv3 模型,时间是 22 ....

万字长文解析 YOLOv1-v5 模型(中)
文章 2022-12-27 来自:开发者社区

万字长文解析 YOLOv1-v5 模型(上)

一,YOLOv1YOLOv1 出自 2016 CVPR 论文 You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection.YOLO 系列算法的核心思想是将输入的图像经过 backbone 提取特征后,将得到特征图划分为 S x S 的网格,物体的中心落在哪一个网格内,这个网格就负责预测该物体的置信度、类别以及坐标位置。Abstract作者提出了一....

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