IP屬地：北京
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YOLOV3簡介網絡結構圖 YOLOV3主要改進： 調整了網絡結構；利用多尺度特征進行對象檢測；對象分類用Logistic取代了softmax 1.新的網絡結構...
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YOLOV2簡介v2在v1上的提升 batch normalization: BN能夠給模型收斂帶來顯著地提升，同時也消除了其他形式正則化的必要。作者在每層卷積...
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YOLO系列：V1,V2,V3,V4簡介YOLO vs Faster R-CNN 1.統一網絡:YOLO沒有顯示求取region proposal的過程。Faster R-CNN中盡管...
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SSDSSD算法優點： ①比Faster-RCNN塊。②多尺度，不同的特征圖上進行預測，類似于金字塔。③端對端，可多分類，對分辨率比較小的圖片，分類也...
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Faster R-CNNFaster R-CNN 的思想 Faster R-CNN可以簡單的看做“區域生成網絡RPNs + Fast R-CNN”的系統，用區域生成網絡...
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Fast R-CNN問題： 1.因為R-CNN需要非常多的候選區域以提升準確度，但其實很多區域彼此重疊的。如果我們有 2000 個候選區域，且每一個都需要獨立地饋送...
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R-CNN實際上，更實用的方法是候選區域（Region Proposals ）方法來獲取感興趣的區域（ROI）。選擇性搜索（Selective Searc...
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滑動窗口檢測器自從 AlexNet 獲得 ILSVRC 2012 挑戰賽冠軍后，用 CNN 進行分類成為主流。一種用于目標檢測的暴力方法是從左到右、從上到下滑...
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YOLOV4簡介網絡結構圖 的結構和 相比，多了 結構， 結構。 Yolov4的5個基本組件： 1.CBM: Yolov4網絡結構中最小的組件，由Conv+Bn...