YOLOv2论文理解第17页

YOLOv2学习笔记

YOLOv2改进1.BatchNormalizationBN（批量归一化）层简单讲就是对网络的每一层的输入都做了归一化，这样网络就不需要每层都去学数据的分布，收敛会快点。

三分明月落·2020-07-15 15:17

keras--yolov3进行目标检测

keras中文文档:https://keras.io/zh/论文理解：边框回归的理解：https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438retinanet

Capricorn_zhang·2020-07-15 14:01

YoloV1、YoloV2和YoloV3实现细节和区别

YoloV1：对比R-CNN出处：《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》背景：RCNN存在regionproposal过程，SelectiveSearch每张图花费1~2秒，不能做到real-timeProposals太多会出现很多假阳例思想：提出一个简单的卷积神经网络同时预测边框和预测类别使用整个图的特征来预测来减少误差不需要预处理和

今晚打老虎·2020-07-15 14:28

YOLO2 图解

内容参考了YOLOv2论文笔记-Jesse_Mx。水平有限，错误之处欢迎指正。1.概述YOLO2主要有两个大方面的改进：使

复兴之矢·2020-07-15 14:34

手把手教你用深度学习做物体检测(五)：YOLOv1介绍

本篇文章，我会先带大家完整的过一遍YOLOv1的论文，理解了YOLOv1才能更好的理解它的后续版本，YOLOv2和v3会在下一篇文章中介绍。YOLOv1论文：《YouOnlyLookOnce:Unif

程序员一一涤生·2020-07-15 14:20

【小白】——Faster R-CNN论文理解

写在前面：本文是在记录博主在查阅资料理解FasterR-CNN时的理解相关笔记，如有错误请大家及时指出资料参考b站、原论文https://www.bilibili.com/video/BV1pt411F73V?p=2以及其他网络资源原论文地址https://arxiv.org/pdf/1506.01497.pdf综述fasterrcnn是在rcnn和fastrcnn的基础上发展而来，网络用于目标检

LittleGreyWing·2020-07-15 13:46

目标检测学习之路——YOLOv2

本文将从这两个改进策略对YOLOv2模型进行介绍。个人觉得改进2（联合训练方法）的意义更大，这种训练方法可以迁移到其它检测

澎湃de家夥·2020-07-15 13:54

YOLO v2论文理解

1介绍2改进措施2.1批量归一化2.2高分辨率分类器2.3使用anchorbox进行卷积2.4维度聚类2.5直接位置预测2.6细粒度特征2.7多尺度训练2.8速度提升3YOLO90004相关资料1介绍YOLOv2

wtrnash·2020-07-15 09:42

目标检测之YOLO, YOLOv2, YOLOv3详解

刚刚接触目标检测时，对CRNN系列，YOLO和SDD这几大算法有一个粗略的理解，目标检测算法RCNN,FastRCNN,FasterRCNN,YOLO和SSD，而目前又因为想要用YOLO算法做文字检测，所以在此对YOLO系列做一个详细的讲述。YOLO论文：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetectionYOLO算法是将目标检测看做一个回归问题，对于给

陶将·2020-07-15 07:34

YoloV3不得不补充的那些事【转载整理】

YoloV3不得不补充的那些事【转载整理】参考博文地址：https://www.jianshu.com/p/86b8208f634f之前整理过Yolo系列的相关资料，YoloV1/YoloV2/YoloV3

小娜美要努力努力·2020-07-15 06:35

论文理解《Class-Agnostic Counting》

codehttps://github.com/erikalu/class-agnostic-counting解决问题：建立一个适用于任何物体类别的计数模型；解决方法：将计数问题转化为匹配问题，挖掘图的自相似性；主要贡献：1.提出GenericMatchingNetwork(GMN)，可按类未知方法进行计数；2.将计数问题重定义为物体匹配问题，可充分利用大量丰富的已标注的视频帧数据（因为这些视频帧之

Selieyo·2020-07-14 22:48

论文理解《Learning from Synthetic Data for Crowd Counting in the Wild》

CVPR2019主页：https://gjy3035.github.io/GCC-CL/index.html才发现之前一直看的人群计数总结也是这位作者的：https://github.com/gjy3035/Awesome-Crowd-Counting#GWTA-CCNN，很赞！解决问题：真实场景中存在多变的环境、更拥挤的人群，现存的方法不能很好解决问题；除此之外，因为数据的稀缺，许多方法都存在不

Selieyo·2020-07-14 22:47

YOLOV4模型原理和演化史

目录一、YOLOVSfasterR-CNN二、YOLOV1网络结构和缺点三、YOLOV2相对于V1的改进四、YOLOV3的网络结构和相对于V2的改进五、YOLOV4相对V3的改进一、YOLOVSfasterR-CNN

玩转deeplearning·2020-07-14 22:14

关于YOLOv3目标检测算法的理解

可能是作者当时沉迷推特有关，所以新加入的东西没用YOLOv2多。

qq_38765426·2020-07-14 19:42

目标检测算法综述：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2

1引言深度学习目前已经应用到了各个领域，应用场景大体分为三类：物体识别，目标检测，自然语言处理。上文我们对物体识别领域的技术方案，也就是CNN进行了详细的分析，对LeNet-5AlexNetVGGInceptionResNetMobileNet等各种优秀的模型框架有了深入理解。本文着重与分析目标检测领域的深度学习方法，对其中的经典模型框架进行深入分析。目标检测可以理解为是物体识别和物体定位的综合，

Tommy_wxie·2020-07-14 06:16

yolov3 修改只识别一类（person）

在编译yolov3之后，默认可以识别多种目标之前在网上看其他人修改yolov2版本，可以只识别person具体参考该博客：https://blog.csdn.net/weixin_42183449/article

Limbos·2020-07-14 05:11

快速多目标检测——YOLO9000

该方法记作YOLOv2，相比v1除了在性能上有所提升之外，更是在速度上表现惊人。

shuzfan·2020-07-13 13:10

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints--------论文理解

blog.csdn.net/u014380165/article/details/830322731.提出该网络的动机目前的目标检测大多数都是基于anchorboxes（锚框）的，如fasterr-cnn，yolov2

ruoruojiaojiao·2020-07-13 12:42

【YOLOv4原文+翻译】YOLOv4：Optimal Speed and Accuracy of Object Detection

最近新出了YOLOV4，我系统的从V1开始整理出稿，传送门：【YOLOv1原文+翻译】YouOnlyLookOnceUnified,Real-TimeObjectDetection【YOLOv2原文+翻译

MAKE ELEPHANT FLY·2020-07-13 12:56

WIN10+YOLOv4，windows上完美执行YOLOv4目标检测

最近新出了YOLOV4，我系统的从V1开始整理出稿，传送门：【YOLOv1原文+翻译】YouOnlyLookOnceUnified,Real-TimeObjectDetection【YOLOv2原文+翻译

MAKE ELEPHANT FLY·2020-07-13 12:56

YOLOv1论文理解

YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetectionAbstract作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过regionproposal产生大量的可能包含待检测物体的potentialboundingbox，再用分类器去判断每个boundingbox里是否包含有物体，以及物体所属类别的probability或者conf

hrsstudy·2020-07-13 05:48

ACL2019 Best Long Paper -- 论文理解与体会

公众号关注“ML_NLP”设为“星标”，重磅干货，第一时间送达！来自|知乎地址|https://zhuanlan.zhihu.com/p/76227765作者|南方的仔编辑|机器学习算法与自然语言处理公众号本文仅作学术分享，若侵权，请联系后台删文处理昨天中科院计算所自然语言处理团队的论文《BridgingtheGapbetweenTrainingandInferenceforNeuralMachi

机器学习算法与自然语言处理·2020-07-12 18:56

目标检测——Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via ATSS

2.A.anchor-based类算法代表是fasterRCNN、SSD、YoloV2/V3等3.anchor-free类算法代表是CornerNet、ExtremeNe

xubuhui·2020-07-12 17:50

语义分割--segnet

论文：https://arxiv.org/pdf/1511.00561.pdf论文翻译：https://blog.csdn.net/u014451076/article/details/70741629论文理解

qq_43222384·2020-07-11 21:10

YOLO v3算法详解

论文地址：YOLOv3:AnIncrementalImprovementYOLO算法详解，YOLOv2算法详解1.TheDeal接下来，从头梳理整个网络，如果对YOLO和YOLOv2不熟悉，可以看一下我之前的博客

‘Atlas’·2020-07-11 20:15

ResNet中残差块的理解（附代码）

原论文下载地址：论文原代码下载地址：官方pytorch代码比较完整的论文理解：ResNet论文笔记及代码剖析这里我只讲他的核心理念，残差块，也是我理解了很久的地方，请原谅我描述的如此口语化，希望能帮助大家理解

小胖仙·2020-07-11 17:21

darknet(yolov2)移植到caffe框架

yolov2到caffe的移植主要分两个步骤：一、cfg,weights转换为prototxt,caffemodel1.下载源码：gitclonehttps://github.com/marvis/pytorch-caffe-darknet-convert.git2

dianmei0256·2020-07-11 05:47

YOLO9000: Better, Faster, Stronger

AliFarhadiUniversityofWashingtonAllenInstituteforAIhttps://pjreddie.com/darknet/yolov1/https://pjreddie.com/darknet/yolov2

Yongqiang Cheng·2020-07-11 03:52

目标检测学习之路——YOLOv3

相比于YOLOv2，YOLOv3主要做了如下改进：1、提出了新的特征提取器模型Darknet53，该模型相比于Darknet19采用了残差单元（类似ResNet），因此网络模型可以更深；2、采用FPN（

澎湃de家夥·2020-07-10 22:46

Attentive Generative Adversarial Network for Raindrop Removal from A Single Image论文理解

概述：在去雨的过程中给网络加上了attention提取，让网络能够更好地学到有雨滴部分的差别。网络结构如下：首先使用attention提取网络来获得包含雨滴的图像的attention图像（值在0-1之间，包含雨滴的地方值较大），attention提取网络中使用通过原图与gt相减并进行二值化处理之后获得的mask与网络得到的attention图来计算loss，以此来优化attention提取网络，l

Jerry_Leo_liu·2020-07-10 22:43

NMS原理及代码实现

应用：在目标检测过程中，（Faster-RCNN/YOLOv2）采用NMS来消除冗余的boxes，最终只留下最好的较少的b

Roger-Liu·2020-07-10 18:38

[2G显卡]使用darknet/YOLO训练自己的数据

本文主要针对用显存较小的电脑上训练自己的YOLO数据，在clone了最新的darknet后结果只能跑得动yolov2，使用的是yolo.cfg与yolo.weights做的初始测试。

黄辣鸡·2020-07-10 09:36

opencv解码yolov2

#include#includefloatanchor[]={0.469385,0.710431,0.920628,1.367715,1.274924,1.906141,1.845246,2.771376,2.994701,4.442390};intN_anchors=5;//floatanchor[]={//0.512633,0.512633,//1.030616,1.030616,//1.45

看你吃成啥样·2020-07-10 04:51

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·2020-07-10 03:04

论文理解《A-CCNN: ADAPTIVE CCNN FOR DENSITY ESTIMATION AND CROWD COUNTING》

论文《A-CCNN:ADAPTIVECCNNFORDENSITYESTIMATIONANDCROWDCOUNTING》创新点：利用上下文信息提供更精确和适应的密度图用于场景中的人群计数；解决问题：物体规模变化较大以及人群之间严重的闭塞造成人群计数是个较为麻烦的问题；提出方法：提出A-CCNN网络——AdaptiveCountingCNN背景介绍不过多展开；A-CCNN:如下图fig.1显示，可以回

Selieyo·2020-07-10 02:07

VGGNet 阅读理解 - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

论文理解-VGGNet-VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition[VGG-Paper][原文地址-Verydeepconvolutionalnetworksforlarge-scaleimagerecognition

AIHGF·2020-07-09 21:15

[论文理解] LFFD: A Light and Fast Face Detector for Edge Devices

LFFD:ALightandFastFaceDetectorforEdgeDevices摘要从微信推文中得知此人脸识别算法可以在跑2K图片90fps，仔细一看是在RTX2070下使用tensorrt下才能达到。最近刚好有个目标检测的任务，检测的目的其实差不多，我们篮球组比赛中需要检测篮球和排球，传统方法的鲁棒性不好，因此拟打算用自己写个神经网络结构在nucx86cpu下能够取得不错的推理速度和准确

weixin_30664615·2020-07-08 14:49

YOLO2 文章解读

内容参考了YOLOv2论文笔记-Jesse_Mx。水平有限，错误之处欢迎指正。

疯子_Zhang·2020-07-08 09:15

YOLOv3论文理解

论文-YOLOv3引自：https://xmfbit.github.io/2018/04/01/paper-yolov3/发表于2018-04-01YOLO的作者又放出了V3版本，在之前的版本上做出了一些改进，达到了更好的性能。这篇博客介绍这篇论文：YOLOv3:AnIncrementalImprovement。下面这张图是YOLOV3与RetinaNet的比较。可以使用搜索功能，在本博客内搜索Y

SDUATI·2020-07-08 04:40

论文笔记：YOLOv3: An Incremental Improvement

https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf中心思想在原有的YOLO基础上加上一系列的细节改进从而使性能得到提升相关改进：bbox的编码（转换）：和YOLOv2

Richard_Che·2020-07-08 04:31

论文理解——Audio Adversarial Examples:Targeted Attacks on Speech-to-Text

0-Abstract本文构建了有关语音识别的定向语音对抗样本，给定任意音频波形，可以产生99.9%相似的另一个音频波形，且可以转录为所选择的任何短语。作者将基于白盒迭代优化攻击应用于DeepSpeech模型（端到端语音识别），实验显示，它具有100%的成功率。1-Introduction1.1Existingwork当前对对抗样本的研究大多基于图像空间，包括图像分类、图像生成模型、图像分割、面部检

Arielwyy·2020-07-08 02:02

最详细的YOLOv3论文笔记

比YOLOv2体量更大但是更

陈建驱·2020-07-07 23:28

[mobilenetv1+k210]Yolov2目标检测网络分析与项目总结

今天结合自己正在做的项目，和大家聊一聊Yolov2网络，以及对我现在正在做的项目做个总结。

xddcore·2020-07-07 22:30

Win10环境下测试NCNN框架 (以yolov2为例)

1)到腾讯官网下载mirrors-ncnn-master.zip2)解压缩到ncnn目录下,并进入ncnn目录3）此步骤可用于测试Windows以外的其它平台，本例子不用执行：运行build.sh可生成各种平台下的交叉编译工程4）将src目录下的所有源程序自行生成一个lib工程，得到库文件ncnn.lib(该文件也可以从这里下载)5)在tools目录下有一些子目录，分别对应caffe、mxnet、

确实可笑·2020-07-07 14:57

Deep Image Prior论文理解

https://github.com/DmitryUlyanov/deep-image-priorhttps://dmitryulyanov.github.io/deep_image_priorhttps://blog.csdn.net/muyiyushan/article/details/79093806DeepImagePrior问题CNN的优异表现归功于他们能够从大量的例子图像中学习真实的图

Magic_o·2020-07-06 23:38

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

皮皮虾-·2020-07-06 21:24

ncnn之yolov2

ncnn框架是一个非常好的深度学习部署框架，基于ncnn，我们可以很方便的对训练好的深度学习模型部署到手机（Android或Ios）、linux和PC端上，而且ncnn还提供了各个框架模型转换成ncnn可读形式模型的工具，如图1所示。图1ncnn提供的模型转换工具分别对应caffe、mxnet、pytorch、tensorflow，以及onnx转换，将这些框架训练好的深度学习模型，转换成ncnn框

MirrorYuChen·2020-07-06 18:21

目标检测 - YOLO9000 : Better, Faster, Stronger

YOLO9000:Better,Faster,Strongercode:http://pjreddie.com/darknet/yolo/本文主要有两点：1）改进YOLO，提出了YOLOv2,速度快，效果好

O天涯海阁O·2020-07-06 12:08

KERAS-YOLOV3的代码走读

GITHUB地址：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3YOLOV3的论文中文翻译：https://zhuanlan.zhihu.com/p/34945787最好先把YOLOV2

magicyang1234·2020-07-06 10:55

RetinaNet论文理解

paper：FocalLossforDenseObjectDetectionlink：RetinaNet引言目前精度最高的目标检测器都是基于R-CNN结构衍生出来的two-stage目标检测方法，相反one-stage的探测器应用于目标可能位置的密集采样中，具有更快更简单的特点但是精度落后two-stage的检测器；在本文的研究中发现造成这种情况的核心问题是密集检测器在训练过程中会遇到foregr

JustForYouW·2020-07-06 08:02

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