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小白学YOLO：YOLOv3网络结构细致解析
本文将详细介绍Yolov3的网络结构相关内容。
网络 AI
作者小头像 szaxr 2020-08-03 11:14:44
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2020-08-03 11:14:44
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小白学YOLO：一文带你学YOLOv1 Testing
YOLOv1 Testing进入testing阶段，我们已经得到98个bounding box和confidence还有Class probability map，接下来我们需要一些筛选bounding box的算法，我们开始引入NMS（Non-max suppression）非极大值抑制。NMS非极大值抑制概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾...
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作者小头像 szaxr 2020-08-03 11:10:55
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2020-08-03 11:10:55
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【小白学YOLO】-YOLOv1 Training-LOSS
YOLOv1 Training-LOSS详细解读LOSS函数的意义 loss函数（损失函数），是决定网络学习质量的关键。Loss函数的作用就是描述模型的预测值与真实值之间的差距大小。寻找一个标准帮助训练机制随时优化参数，以便于找到网络的最高精度下的参数。Loss函数就是指导模型在训练过程中朝着收敛的方向前进。YOLOv1中LOSS函数的内容LOSS函数详解LOSS函数由三部分组成，分别是：...
机器学习 AI
作者小头像 szaxr 2020-07-15 08:43:11
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2020-07-15 08:43:11
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【小白学YOLO】-YOLO发展历程及网络架构解读
YOLO发展历程及网络架构通俗解读 YOLO算法的优点从算法原理来说实现起来非常容易，当前很多算法均可做物体检测，但他们消耗的资源过多，一些嵌入设备无法达到要求。在大型项目中应用广泛，速度快，可实时行为检测视频，而不仅仅为图片。yolo创造性的提出了one-stage，解决了传统two-stage目标检测算法普遍存在的运算速度慢的缺点。将物体分类和物体定位在一个步骤中完成。YOLO算法发...
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作者小头像 szaxr 2020-07-15 08:41:41
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2020-07-15 08:41:41
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