YOLOv2论文理解

【目标检测】centernet 小结

一、论文理解：https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/89358658二、损失函数理解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/
zl3090·2020-08-26 16:14

DSB2017第一名论文理解： 3D Deep Leaky Noisy-or Network(二)

ps：主要是看了之后过几天就是不是特别清晰了，故大概能看懂的感兴趣的地方记录下。代码论文等基础信息在上一篇。三.数据和预处理A.数据训练本模型用了两个肺扫描数据集：肺结节分析数据集简称LUNA,数据科学碗2017训练集简称DSB。LUNA：这个数据集上有888个病人，1186个标记的肺结节。DSB：这个数据集上1397个病人作为训练，198个病人作为验证，506个病人作为测试。其中值得我们注意的是
镜中隐·2020-08-26 13:09

DSB2017第一名论文理解： 3D Deep Leaky Noisy-or Network(一)

Kaggle上2017年肺结节检测比赛第一名的算法，其代码的github通道。论文：https://arxiv.org/abs/1711.08324我也是没办法，代码又跑不起来，里面还有很多细节参数不理解（之前已经看了deeplung的论文代码，结合这个模型的整体理解已经比较清晰了，但细节还是理解不了，来看原文了）。下面翻译理解下我困惑的部分，当然也会加入自己的理解自己发挥下的。二.RELATED
镜中隐·2020-08-26 13:09

深度学习: one-stage/two-stage/multi-stage 目标检测算法 转发

IntroductionDetection主要分为以下三个支系：-one-stage系two-stage系multi-stage系主要算法YOLOv1、SSD、YOLOv2、RetinaNet、YOLOv3FastR-CNN
Monte0539·2020-08-26 12:58

Python 3 & Keras YOLO v3解析与实现

YOLOv3在YOLOv2的基础进行了一些改进，这些更改使其效果变得更好。在320×320的图像上，YOLOv3运行速度达到了22.2毫秒，mAP为28.2。
洛荷·2020-08-26 07:52

论文解读：YOLOv3

摘要作者对YOLOv2进行了一些改进，使之在保持实时检测的同时，准确率又有所提升了。介绍作者说他这一年（18年）基本没干啥，就是打打电话，玩玩推特，偶尔还帮别人干点活。。
ZeroZone零域·2020-08-25 14:49

Python 3 & Keras YOLO v3解析与实现

YOLOv3在YOLOv2的基础进行了一些改进，这些更改使其效果变得更好。其与SSD一样准确，但速度快了三倍，具体效果如下图。
Python程序猿·2020-08-25 01:21

Matlab yolov2 深度学习物体检测 超级简单代码

在深度学习的物体检测方面，相比其他平台，MATLAB打包好了很多模块方法和网络，对于简单的应用，已经足够应付！大家跟着调用，稍微修改一下适应的参数就可以啦！！下面我手把手教学！！！1.需要读取提前制作的csv文件（里面有trainingdata的boundingbox的坐标),csv代码会在另外一篇文章介绍然后对csv里的数据进行读取,并转化数据A=cell2mat©将元胞数组转换为普通数组。元胞
学习滋味有点甜·2020-08-24 04:09

2018腾讯SNG事业群暑期实习生一面二面HR面

我本来投的TEG事业群，TEG把我推荐给了SNG，这里我把面试的内容整理一下，希望可以帮助后面面试的人一面自我介绍1.画一下yolov2的网络结构，不知道。
农民小飞侠·2020-08-24 03:16

《Deep Attention Neural Tensor Network for Visual Question Answering》视觉问答的深度注意神经张量网络论文理解

一、介绍在本文中，我们提出了一种新颖的深度关注神经张量网络（DA-NTN）用于视觉问题回答，它可以发现基于张量表示的图像，问题和答案之间的联合相关性。首先，我们通过双线性特征对成对交互（例如，图像和问题）中的一个建模，进一步用三维（例如，答案）将其编码为双线性张量积的三元组。其次，我们通过不同的答案和问题类型分解不同的三元组的相关性，并进一步在张量上提出一个切片式注意模块，以选择最具判别力的推理过
陌上pamper·2020-08-24 01:52

目标检测7：YOLO转换成caffe

yolov2新添了route、reorg、region层，好在github上有人已经实现移植。https://github.com/hustzxd/z0https://github.com/hu
微风❤水墨·2020-08-24 01:43

An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling 论文理解

作者（tonygsw）个人陈述：这篇blog主要是根据“AnEmpiricalEvaluationofGenericConvolutionalandRecurrentNetworksforSequenceModeling”，献给初学者不想直接看英文论文的同学，算是翻译+理解了备注：黑体不是我自己写的，不是黑体的部分算是翻译吧摘要：对与大多数搞序列建模的研究者，序列建模(sequencemodeli
tonygsw·2020-08-23 07:07

工程实现 || YOLOv3(3) --- 数据读取的多进程改造 dataset.py

前言：yolo系列的论文阅读论文阅读||深度学习之目标检测重磅出击YOLOv3论文阅读||深度学习之目标检测yolov2论文阅读||深度学习之目标检测yolov1 该篇讲解的工程连接是：tensorflow
magic_ll·2020-08-22 13:04

工程实现 || YOLOv3(2) ---数据读取解析dataset.py

前言：yolo系列的论文阅读论文阅读||深度学习之目标检测重磅出击YOLOv3论文阅读||深度学习之目标检测yolov2论文阅读||深度学习之目标检测yolov1 该篇讲解的工程连接是：tensorflow
magic_ll·2020-08-22 13:03

论文理解《Dense crowd counting from still images with convolutional neural networks》

论文《Densecrowdcountingfromstillimageswithconvolutionalneuralnetworks》创新点：使用深度学习方法估计一张图片中中等、高度拥塞程度的人群；解决问题：人群计数算法的一些局限性：（1）当人群规模达到成百上千时，这些算法只能用来估计人群密度而不能计算人群总数；（2）通常依赖于人群视频中的时序，但是这点在静止的图片中是不适用的。人群没有定义好的
Selieyo·2020-08-22 03:05

【论文学习】YOLOv3：An Incremental Improvement

YOLOv3比YOLOv2相较大了一些，却更加准确，但是依然很快。在320×320YOLOv3在28.2mAP上仅运行了22ms，和SSD的准确度相同但是快了3倍。在关注原有的0.5IOUm
斯丢劈德Tony·2020-08-22 02:55

基于yolov3的铁轨缺陷/裂纹检测

二、yolov3算法yolov3是在yolov2和yolov1的基础上进行改进的，关于yo
Tom Hardy·2020-08-22 02:48

【论文阅读笔记】YOLOv3: An Incremental Improvement

YOLOv3比YOLOv2较大，但准确率更高。引言  该文会先展示YOLOv3的详细内容，然后告诉读者是怎么做的。再然后展示作者所尝试过却没效果的事，并告诉我们这些意味着什么。Th
时光机ﾟ·2020-08-22 00:04

关于机器学习和深度学习网络性能评价指标的理解以及项目实践

在开始之前先罗列一些概念（如果哪里有误请在评论中指出）：让我们先考虑一种情况，假如我们现在使用yolov2检测数据集中的小猫，我们知道这些数据集是打了标签的，即它是有groundtruth的，正常情况下
谁把我昵称都起啦·2020-08-21 18:13

anchor的简单理解

anchor-based类算法代表是fasterRCNN、SSD、YoloV2/V3等。
Hinton-wu·2020-08-21 15:43

关于如何实现加filter惩罚的网络剪裁

使用Yolov2和SSD两个网络实测，效果显著。
jsmlay·2020-08-21 09:39

用YOLOv2模型训练VOC数据集

博客连接：http://blog.csdn.net/u014540717前段时间在看YOLO的源代码，后来发现YOLOv2更新了，但官网还没给训练方法，就顺便写个YOLOv2的训练方法其实跟之前的方法一模一样
木_凌·2020-08-21 05:44

TX2上测试yolov2

说明：cuda、cudnn、opencv等环境均已经配置好（详见前面的博客）从github上下载darknet：https://github.com/pjreddie/darknet之后编译darknet1、首先修改makefile文件，打开GPU、CUDNN和OPENCV。GPU=1CUDNN=1OPENCV=1OPENMP=0DEBUG=02、执行make，编译过程如下图3、测试yolo./d
花颜君·2020-08-21 04:23

【小白学YOLO】YOLOv3网络结构细致解析

Yolov3网络结构在博客“Yolo发展历史及网络结构”中我们已经详细的解释了Yolov1的网络结构，并简要的提到了Yolov2与Yolov3对于网络结构的改进，本篇博客将详细介绍Yolov3的网络结构
华为云开发者社区·2020-08-21 03:38

中本聪论文理解

1）点对点（跟现在银行网上支付有什么区别）A)你要申请一个银行账号（银行进行身份认证，才给，另外你申请的卡还有转账额度等不同级别的限制，分VIP客户等）而区块链只要你有互联网，都可以注册一个账号，每个人都是公平的，不需要一个类似于银行的中心机构去认证才可以。B)现在的网上支付跟比特币点对点支付有啥区别：先了解银行在互联网时代，网银在线支付变得越来越流行，除了方便之外，其还具有以下优点：（1）较高的
李伟英·2020-08-21 03:17

基于Atlas 200 DK的原版YOLOv3（基于Darknet-53）实现（Python版本）

YOLOv3是在YOLOv1和YOLOv2的基础上，改进而来，如果希望深入了解，建议看看前两个版本，这里附上网络上比较好的分析博文：YOLOv1http
华为云开发者社区·2020-08-21 02:53

YOLOv2 / YOLO9000 深入理解

YOLOv2相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（Stronger）这三个方面进行了改进。
x_iunknown·2020-08-20 21:04

YOLOv2 / YOLO9000 深入理解

YOLOv2相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（Stronger）这三个方面进行了改进。
x_iunknown·2020-08-20 21:04

darknet用自己的数据进行训练

根据之前博客的内容自行收集训练数据集已经成功收集了一波标注好的数据，现在尝试利用自己的数据对yolov2模型进行训练。
深夜虫鸣·2020-08-20 13:07

NASNet

最近在看NASNet，但是NASNet是基于NAS来的，于是还得先看NAS的论文，学习过程中看到几篇好的文章，mark下论文笔记NASNAS综述NAS详解NASNet论文理解NASNet详解解读NASNetNASNetNASNet
Andyato0520·2020-08-20 02:36

【anchor free】系列论文理解

1.2019centernethttps://zhuanlan.zhihu.com/p/104152762?utm_source=wechat_session2.2019ExtremeNethttps://mp.weixin.qq.com/s/Sj0zgcFFt_W9yZy37oENUwhttps://blog.csdn.net/sinat_37532065/article/details/866
zl3090·2020-08-19 06:14

FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection--------论文理解

参考博客：https://blog.csdn.net/qiu931110/article/details/890732441.概述论文提出了一种新的目标检测方法，通过像素预测方式的目标检测，类似于语义分割。目前的目标检测都是基于锚框机制的，如two-stage的FasterR-CNN等，one-stage的RetinaNet，SSD，YOLOv3等。相比之下，本文中提出的FCOS，既避免了预测框与
ruoruojiaojiao·2020-08-19 03:53

【项目实践】车距+车辆+车道线+行人检测项目实践

1、项目流程的简介项目的主题框架使用为Keras+OpenCV的形式实现，而模型的选择为基于DarkNet19的YOLOV2模型，权重为基于COCO2014训练的数据集，而车道线的检测是基于OpenCV
ChaucerG·2020-08-19 03:03

目标跟踪 --- CREST论文理解

目标跟踪CREST在目标目标跟踪领域，目前最常用大多以相关滤波为主。CREST作者认为现有的相关滤波方法将特征提取与滤波器更新分离开，无法进行端到端训练。而作者则提出了使用一层CNN网络来模拟相关滤波操作，并将特征提取、模型训练等集成在一起，可以进行端到端训练。同时为了避免模型退化，作者采用了残差思想对网络进行了部分优化。作者认为相关滤波主要有两个缺点：1）相关滤波的将特征提取与跟踪器训练等隔离开
gbc000001·2020-08-18 18:31

Cartesian k-means论文理解

1.普通k-means给定nnn个ppp维数据点，D≡{Xj}j=1nD≡\{X_j\}_{j=1}^nD≡{Xj}j=1n，普通Kmeans算法将它们分成kkk个类别，每个类别有一个类中心。目标函数是：其中矩阵CCC的第i列是cic_ici，分成m个类别，那么矩阵就有m列，b∈{0,1}kb∈\{0,1\}^kb∈{0,1}k，且b的模长为1，即b只有一个分量值为1，其余分量值为0。K-me
悟道修炼中·2020-08-18 13:21

YOLO v2的算法细节——以李沐的Gluon代码为例

YOLO算法在objectdetection领域算是比较有意思的一个分支，2017年CVPR上的YOLOv2对原来的YOLO算法进行了升级，论文本身包含较多的算法细节，可以先参考博客：YOLO9000算法详解
AI之路·2020-08-18 03:22

《Large-Scale Learnable Graph Convolutional Networks》论文理解

1.LGCL算法框架使得卷积神经神经网络无法直接应用于图数据的原因主要有两个：（1）图数据没有固定数量的领域节点；（2）图数据的节点没有显式或者隐式的顺序；在LGCL算法中，作者通过k-最大节点选择部分确定图数据的邻域节点以及领域节点的顺序;通过1-D卷积神经网络将节点的邻域信息进行卷积形式的信息聚合得到输出。下图为LGCL的算法流程图。2.k-最大节点选择k-最大节点选择的主要目的就是将图结构数
monster.YC·2020-08-17 16:12

yolo9000学习笔记

原始的yolo采用224x224的训练数据训练分类网络,再highresolution其为448x448的图像用于检测.这意味着网络同时要学习物体检测和highreslution输入图像.对于yolov2
imperfect00·2020-08-17 15:30

yolov--7--解决报错:/bin/sh: 1: nvcc: not found make: *** [obj/convolutional_kernels.o] Error 127

TX2-GPU)Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRTYolov--3--TensorRT中yolov3性能优化加速（基于caffe）yolov-5-目标检测：YOLOv2
hy-lscj·2020-08-17 14:58

YOLOv2和YOLO9000论文总结

YOLOv2详解yolo模型和fastrcnn比有定位误差大，而且recall比较差，yolov2在关注准确率上提高定位和recall值对yolo进行改进，从几个方面进行改进：BatchNormalization
kongkongqixi·2020-08-17 13:19

Fast Patch-based Style Transfer of Arbitrary Style论文理解

创新点这篇论文实现了图像的任意风格转换，不在局限于单个风格的训练。同时支持优化和前向网络的方法。这个方面只在一层进行相关处理。styleswap表示content在某一层的featuremaps、表示style在某一层的featuremaps。，就是表示用对应的代替后的值。具体怎么替换，采用的是基于块的方式，先确定块的大小为3（可以是5、7等），对的每个块都在中查找最接近的块来替换它。论文中一般是
玉兔金兔·2020-08-17 10:42

AdaSale 论文理解

一种用于改善视频中目标检测尺寸问题的新技术，能同时保证精度和速度paper:AdaScale:TowardsReal-timeVideoObjectDetectionUsingAdaptiveScalinglink:AdaScalepapercode:tobeadded摘要自动智能系统中视频目标检测面临问题:如何权衡速度与精度；提出新的方法AdaScale:自适应选择输入图像的分辨率既能提速也能得
JustForYouW·2020-08-16 22:13

Face Landmark Detection PFLD 论文理解

一篇优秀的人脸特征点检测算法，学习一下~paper:PFLD:APracticalFacialLandmarkDetectorlink:PFLDpapercode:noopensourceyetAndroidapk摘要人脸关键点检测器实际应用所需特征:准确性好，高效，模型轻量级；本文提出在非限定条件下的具有理想检测精度的轻量级landmark检测模型，在移动设备上能达到超实时的性能:仅在训练阶段进
JustForYouW·2020-08-16 22:13

Group Normalization 论文理解

BatchNormalization是一个里程碑式的工作，使得大量cnn可以正常训练，KaimingHe等人提出GroupNormalization又做了进一步提升paper：:GroupNormalizationlink：GNpapercode：引入GN实现训练的Mask-RCNN摘要文中提出一种新的CNN训练优化技术：BN现存问题：随着batchsize的减小，由不准确的批量统计估计造成的BN
JustForYouW·2020-08-16 22:13

Face Detection DSFD 论文理解

paper：DSFD:DualShotFaceDetectorlink：DSFDpapercode：toaddwhenpublication摘要人脸检测任务目前存在的问题：尺度、姿势、遮挡、表情、外观、照明等具有高度可变性；论文创新点：继承SSD的检测框架，引入featureenhancemodule，用于传输原始特征图来将单发检测器扩展到双射检测器；采用通过两组anchor计算的progress
JustForYouW·2020-08-16 22:12

YOLOv2 项目中在检测多类情况下只输出其中一类

在训练yolo模型中，本作者采用了Yolov2的预训练模型来训练了门，车，行人，建筑物，树这五个类别，而在我们sence.name中我们门是第一类（0），车是第二类（1），行人是第三类（2），建筑物是第四类
Kris-Allen·2020-08-16 22:54

深度学习物体检测详解：YOLO V2

YOLOV2——YOLO9000:Better,Faster,StrongerImprovements:1.BatchNormalization：显著提高模型收敛速度，不需要其他正则手段（比如Dropout
EnjoyCodingAndGame·2020-08-16 18:28

Cascade R-CNN 论文理解

paper：CascadeR-CNN:DelvingintoHighQualityObjectDetectionlink：CascadeR-CNNpapercode：https://github.com/zhaoweicai/cascade-rcnn摘要在目标检测中IOU(intersectionoverunion)阈值用来判断候选框是positive还是negative，IOU阈值的提高会降低检
JustForYouW·2020-08-16 18:22

基于PYNQ-Z2复现yolov2

基于PYNQ-Z2复现Yolo_v2参考资料：源项目工程开发板配置0使用说明0.1简介本文档主要分为三个部分：[1]搭建HLS工程生成Yolo_v2的IP。[2]在Vivado中使用生成好的IP进行blockdesign，导出bit文件和tcl文件。[3]将相关文件导入至PYNQ-Z2板中，在JupyterNotebook上进行编程实现。0.2所需硬件PYNQ-Z2开发板、USB数据线、网线S
XDU_David·2020-08-16 17:11

TensorFlow2—YOLOv2

学习yolo也有一段时间了，一直在死磕yolov3,最后想想还是先把yolov2先好好捋一遍吧，原理搞懂不难，代码实现对于我这种基础比较差的人，还是有一点难度。
逆风飞扬fei·2020-08-16 16:10
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