YOLOV2

召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Average_precision(AP) ），交除并（Intersection-over-Union（IoU））

knId=1726摘要在训练YOLOv2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的值，如Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下。
Alanyannick·2017-02-03 10:43

【YOLO学习】使用YOLO v2训练自己的数据

说明这篇文章是训练YOLOv2过程中的经验总结，我使用YOLOv2训练一组自己的数据，训练后的model，在阈值为.25的情况下，Recall值是95.54%，Precision是97.27%。
Joe_quan·2017-01-06 23:47

【YOLO学习】召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Average_precision(AP) ），交除并（Intersection-over-Union（IoU））

摘要在训练YOLOv2的过程中，系统会显示出一些评价训练效果的值，如Recall，IoU等等。为了怕以后忘了，现在把自己对这几种度量方式的理解记录一下。
Joe_quan·2017-01-05 19:55

【论文学习】YOLO9000: Better,Faster,Stronger（YOLO9000：更好，更快，更强）

arxiv.org/pdf/1612.08242v1.pdf工程代码：http://pjreddie.com/darknet/yolo/目录目录摘要简介BETTERFasterStronger总结要说的摘要提出YOLOv2
Joe_quan·2016-12-29 15:31

YOLOv2 论文笔记

论文地址：YOLO9000:Better,Faster,Stronger项目主页：YOLO:Real-TimeObjectDetection（最近博客下很多人请求Caffe代码，受人所托，已经不再提供，且关闭本文评论，望请见谅）概述时隔一年，YOLO（YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主
Jesse_Mx·2016-12-29 11:31

YOLO v2之总结篇（linux+windows）

从下图可以看出，YOLOv2不管是速度还是精度都超过了SSD300，和YOLOv1相比，确实有很大的性能的提升。这名字也起的darknet，就跟黑魔法一样，是那么的奏效，不得不佩服老外的起名啊。
watersink·2016-12-12 21:47

YOLOv2训练自己的数据集（VOC格式）

     最近在用yolo来做视频中的人员检测，选择YOLO是从速度考虑，当然也可以用ssd。YOLO相关可看主页Darknet，有相关代码和使用方法。由于之前做自己的数据训练过程中出现各种问题，参照了各种博客才跑通，现在记录下以防后面忘记，也方便自己总结一下。     YOLO本身使用的是VOC的数据集，所以可以按照VOC数据集的架构来构建自己的数据集。1.构建VOC数据集1.准备数据首先准备好
刘大炮爱学习·2016-12-10 00:00

YOLOv2训练voc数据集（一类）

博客连接：http://blog.csdn.net/u014540717在上一篇用YOLOv2模型训练VOC数据集中，我们尝试用YOLOv2来训练voc数据集，但我想训练自己的数据集，那么YOLOv2如何做
Conan_Cui·2016-12-07 14:10
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