YOLOv2论文理解第5页

李群李代数学习笔记

这个视频的论文来自于AmicroLietheoryforstateestimationinrobotics关于论文的一些公式的解读可以查看博客AMicroLieTheory论文理解下面是视频的PPT截图

小林up·2023-01-15 07:58

Yolo v5

文章目录深度学习经典方法概述检测任务中阶段的意义不同阶段算法的优缺点iou指标计算评估所需参数计算map指标计算Yolov1整体思想yolo算法整体思路解读检测算法要得到的结果整体网络架构解读位置损失计算置信度误差与优缺点分析Yolov2

--慢半拍--·2023-01-14 23:56

3D点云目标检测小白学习路线（1）

目前常用的典型的One-stage目标检测网络YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3SSD、DSSD等Retina-Net等Two-stage目标检测方法概述对于Tw

henujolly·2023-01-14 17:49

YOLOv8的改进

1.YOLO的一些发展历史YOLOv1：2015年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv2：2016年JosephRedmon*和**AliFarhadi*等人*（华盛顿大学

和风细动帘帷暖·2023-01-14 15:53

目标检测（6）—— YOLO系列V2

一、YOLOV2改进的概述做的改进如下图：BatchNormalization批量归一化层不加BN层，网络可能学偏，加上归一化进行限制。从今天来看，conv后加BN是标配。

莫听穿林打叶声@·2023-01-14 13:31

【学习与理解】：YOLO v1、v2、v3(未完待续……)

目录引言优点缺点V1、V2、V3的共同点YOLO算法的基本思想是YOLOv1相关链接1、核心思想2、实现方法3、网络设计4、网络训练5、网络预测6、损失函数YOLOv2相关链接1、网络设计-32层2、两大方面的改进

故沉·2023-01-14 13:57

【深度学习YOLO系列】对YOLO v2的解读

以下是直达YOLOv1和YOLOv2的通道：YOLOv1的解读：《【深度学习YOLO系列】对YOLOv1的解读》YOLOv3的解读：《【深度学习YOLO系列】对YOLOv3的解读》针对YOLO准确率不高

进击的Explorer·2023-01-14 13:57

【深度学习】：详解目标检测YOLO V2（YOLO9000: Better, Faster, Stronger）算法

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdfYOLO的升级版有两种：YOLOv2和YOLO9000。

Allen Chou·2023-01-14 13:27

【论文解读】yolo-v2

介绍作者在yolo的基础上进行改进，提出了yolov2。此外，作者还提出了一种目标检测与分类的联合训练方法，允许在检测和分类数据集中训练目标检测系统。

昌山小屋·2023-01-14 13:56

目标检测：YOLO V2思路解读

目标检测：YOLOV2思路解读YOLOV1存在的问题主要改进BatchNormalizationHighResolutionClassifierConvolutionalWithAnchorBoxesDimensionClusterDirectlocationPredictionFine-GrainedFeaturesMulti-ScaleTrainingLossFunctionYOLOV1

HanZee·2023-01-14 13:26

【代码复现】DIF-Net: Deformed Implicit Field: Modeling 3D Shapes with Learned Dense Correspondence复现记录

代码网址：DIF-Net论文网址：Arxiv-DeformedImplicitField:Modeling3DShapeswithLearnedDenseCorrespondence一、论文理解本小节仅记录一些个人对这篇论文的理解

passer__jw767·2023-01-14 09:37

使用YOLO框架Darknet进行分类预训练

网络上大部分整理的博文都是关于YOLO以及YOLOv2的finetune过程，但由于实际的业务数据的要求，需要得到与之匹配的预训练模型，本文将使用YOLO的网络进行预训练，得到适合自己的分类器。

Saber-alter·2023-01-14 07:04

Ultralytics公司YOLOv8来了(训练自己的数据集并基于NVIDIA TensorRT和华为昇腾端到端模型加速)--跟不上“卷“的节奏

本项目支持YOLOv8的对应的package的版本是：ultralytics-8.0.01.YOLO的一些发展历史YOLOv1：2015年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv2

秋天的波·2023-01-14 07:25

无人驾驶入门——2D检测基于图片的检测算法（四）

基于图片的检测算法two-step：RCNN、SPPnet、Fast-RCNN、Faster-RCNNone-step:YOLO、SSD、YOLOv2、YOLOv3优点：实时性缺点：准确率不高，不如FasterR-CNN

远在远方_hh·2023-01-14 00:44

论文理解【Offline RL】 —— 【COIL】Curriculum Offline Imitating Learning

标题：CurriculumOfflineImitatingLearning文章链接：CurriculumOfflineImitatingLearningpresentation:【RLChina论文研讨会】第2期刘明桓CurriculumOfflineImitationLearning发表：NIPS2021领域：离线强化学习（offline/batchRL）——IL-based方法摘要：Offli

云端FFF·2023-01-13 16:07

论文理解【Offline RL】——【TT】Offline Reinforcement Learning as One Big Sequence Modeling Problem

标题：OfflineReinforcementLearningasOneBigSequenceModelingProblem文章链接：OfflineReinforcementLearningasOneBigSequenceModelingProblem代码：jannerm/trajectory-transformer官方主页：OfflineReinforcementLearningasOneBig

云端FFF·2023-01-13 16:07

论文理解【IL - BC】—— An autonomous land vehicle in a neural network

标题：Anautonomouslandvehicleinaneuralnetwork发表：AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,1989（NIPS对应的期刊）文章链接：这篇文章1989年的，上古文章了属于是，资源不太好找。第一个链接给出的文章写得很模糊，基本就是大概介绍了一下网络结构，第二个链接的slide讲得比较细致，但是网络结构有点区别。区别

云端FFF·2023-01-13 16:36

论文理解【Offline RL】——【BooT】Bootstrapped Transformer for Offline Reinforcement Learning

标题：BootstrappedTransformerforOfflineReinforcementLearning文章链接：BootstrappedTransformerforOfflineReinforcementLearning官方主页：BootstrappedTransformerforOfflineReinforcementLearning发表：NIPS2022领域：离线强化学习（offl

云端FFF·2023-01-13 16:53

YOLO系列入门：yolov1、yolov2、yolov3、yolov4、yolov5、yolov6、yolov7

（1.3）损失函数（四部分组成）（1.4）NMS非极大值抑制（1.5）性能表现二、更快更强：yolov2（2.1）性能表现

胖墩会武术·2023-01-13 13:22

【项目实践】车距+车辆+车道线+行人检测项目实践

小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达本文转自|AI算法与图像处理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

小白学视觉·2023-01-13 13:20

ytusdc·2023-01-13 06:26

AISHELL-3: A MULTI-SPEAKER MANDARIN TTS CORPUS AND THE BASELINES 论文理解

0.说明很好的中文多说话人TTS语料,谢谢各位老师们~0.摘要在本文中，我们提出了AISHELL-3，一个大规模和高保真的多说话人普通话语音语料库，可用于训练多说话人文本到语音(TTS)系统。该语料库包含了大约85小时的由218名母语为汉语的人所说的不带感情色彩的录音。他们的辅助属性如性别、年龄组和母语口音在语料库中被明确标记和提供。相应地，汉字级和拼音级的抄本与录音一起提供。我们提出了一个基线系

ruclion·2023-01-12 13:15

目标检测之Yolo学习之路-Yolov1,Yolov2,Yolov3

目标检测之Yolo学习之路-Yolov1,Yolov2,Yolov3前言：计算机视觉在我们一般业务场景中主要分为图像分类，目标检测，语义分割，实例分割。

小罗最喜欢的你·2023-01-12 10:00

Anchor Free的目标检测

AnchorFree的目标检测anchorbased目标检测，比如：Fast-RCNN、Faster-RCNN、SSD、YOLOV2、YOLOV3.基于anchor-based的技术包括一个阶段和两个阶段的检测

落花逐流水·2023-01-12 10:58

AI佳作解读系列(二)——目标检测AI算法集杂谈：R-CNN，faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3...

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。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，不仅仅要识别出物体属于哪个分类，更重要的是得到物体在图片中的具体位置。为了完成这两个任务，目标检测模型分为两类。一类是two-stage，将物体识别和物体定位分为两个步骤，分别完成，

weixin_33835103·2023-01-12 08:58

一文读懂目标检测AI算法：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，

weixin_34191734·2023-01-12 08:58

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

转载:https://www.imooc.com/article/377571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

bangewangzi·2023-01-12 08:23

【论文阅读 + 代码复现】Monte Carlo and Reconstruction Membership Inference Attacks against Generative Models

Mu...·2023-01-11 23:46

目标检测算法之YOLOV2

YOLOV2论文对v1中许多地方都进行了相关的改进和提升，其将骨干网络也进行了更换，不在使用v1的骨干网络。

C-V御用工程师·2023-01-11 01:44

Few-shot YOLOv3: Few-shot Object Detection on Optical Remote Sensing Images论文学习以及复现

写在前面之前复现了基于yolov2的小样本目标检测的论文，经过在其他数据集（如一些包含小目标的遥感数据集），检测效果不是很好，可能是由于v2的性能的问题，v2网络本身只有一种尺度的预测特征图，相比于从

小火车、摆动的旋律·2023-01-11 01:13

yolov2详细讲解

yolov2详细讲解概述YOLOv1虽然检测速度快，但在定位方面不够准确，并且召回率较低。

okey.king.cn·2023-01-11 01:13

YOLO 系列：YOLO V2模型讲解

YOLO系列：YOLOV2论文标题：YOLO9000:Better，Faster，Stronger(CVPR2017)作者使用PascalVoc与ImageNet数据集进行一个联合训练，最终可检测类别超过

椰楠liu·2023-01-11 01:42

YOLOv2、v3使用K-means聚类计算anchor boxes的具体方法

k-means需要有数据，中心点个数是需要人为指定的，位置可以随机初始化，但是还需要度量到聚类中心的距离。这里怎么度量这个距离是很关键的。距离度量如果使用标准的欧氏距离，大盒子会比小盒子产生更多的错误。例。因此这里使用其他的距离度量公式。聚类的目的是anchorboxes和临近的groundtruth有更大的IOU值，这和anchorbox的尺寸没有直接关系。自定义的距离度量公式：到聚类中心的距离

fu18946764506·2023-01-11 01:11

YOLOV2网络模型

目录资料网络模型原理网络框架相对于yoloV1的改进BatchNormHighResolutionClassifierConvolutionalWithAnchorBoxesDimensionClustersNewNetwork:Darknet-19DirectlocationpredictionPassThroughMulti-ScaleTrainingLossYOLOV2的训练YOLO9000

Pywin·2023-01-11 01:40

报错：AttributeError: ‘str‘ object has no attribute ‘decode‘解决方法

在使用yolov2的keras版本的时候，运行出现如下错误：load_weights_from_hdf5_grouporiginal_keras_version=f.attrs[‘keras_version

白码飞·2023-01-10 19:31

yolov2训练出现Region Avg IOU: -nan, Class: -nan, Obj: -nan等问题的一种解决办法

我在对训练前的一系列操作（标记样本，转txt等）完成之后，开始训练时，提示下面的错误，如下图：我看了这篇博客：https://blog.csdn.net/qq_25680531/article/details/79919813上面说数据问题会引起这种情况，我回去又检查了一遍我的训练数据txt，没有问题。所以最有效的方式还是回去看源码是哪出了问题，在路径../darknet/src/data.c下，

sinat_27762903·2023-01-10 17:38

论文理解记录：Filter Pruning via Geometric Median for Deep Convolutional Neural Networks Acceleration

论文核心论文剪枝对象是卷积核，与其他论文不同点在于作者思考了norm-wise作为卷积核重要性判断的弊端，并提出了FPGM算法，该算法先计算出所有卷积核的几何中心（作者把卷积核当作多维空间中的点），然后找到距离几何中心近的卷积核，并删除。论文细节品读norm-wise评判标准的不足：作者提出使用nrom-wise需要满足两个条件如下图所示，下图表示同一层中卷积核l1l1l1-nrom或l2l2l2

Robohaha·2023-01-10 11:05

论文理解记录：The Lottery Ticket Hypothesis

论文核心传统非结构化剪枝虽然较大幅度减少了模型参数量，但是由于非结构化的原因导致网络稀疏化，因此很难对剪枝后的模型进行训练。这是非结构化剪枝相对于结构化剪枝不被看好的原因之一。而本文中提出可以在任意初始化后的原始模型中找到子模块（即非结构化剪枝后的模型），该初始化后的子模块训练时间不会超过原始模型，并达到或超过原始模型的精度，该子模块在论文中被称作“中彩票”。注意事项论文中经过实验发现第一次随机初

Robohaha·2023-01-10 11:04

目标检测入门之再读YOLOv3

1引言YOLOv3在YOLOv2的基础上,改良了网络的主干,利用多尺度特征图进行检测,改进了多个独立的Logisticregression分类器来取代softmax来预测类别分类.YOLOv3的论文链接

赵卓不凡·2023-01-10 07:40

【图像分类】DenseNet论文理解

摘要最近的研究表明：如果卷积网络在靠近输入的层和靠近输出的层之间包含较短的连接，则可以进行更深入、更准确和有效的训练。连接方式: 接受了上面的观点，介绍了密集卷积网络（DenseNet），该网络以前馈方式将每一层连接到其他每一层。 ①传统卷积网络：具有L层则包含L个连接（每一层与其后一层之间包含一个连接）； ②本文网络（DenseNet）：具有L层则包含L（L+1）/2个连接。对

不断进步的咸鱼·2023-01-09 17:54

【论文理解】Uncertainty-Aware Few-Shot Image Classification

内容概览前言一、文章目的1.背景2.目的二、核心思想三、论文算法1.基础框架2.获得分布3.计算方差(1).确定方法(2).图卷积求解建图图卷积4.基于不确定度的优化四、实验结果总结前言这篇论文是10月9号挂在arxiv上的，作者来自中科大。论文在少样本图像分类算法方面提出了一个独特的改进角度，个人认为比较有意思。我在读完之后，想要把论文的思想以及自己的理解记录下来，供大家参考。如有错误请大家指出

辣椒油li·2023-01-08 10:13

目标检测论文阶段性总结——one-stage系列

.defaultbox(anchor)2.MultipleFeatureMaps缺陷YOLO主要思想要点1.one-stageobjectdetection（首个）2.gridcell3.损失函数缺陷YOLOV2

wutongxdf·2023-01-08 07:13

论文理解【Offline RL】——【RvS】What is Essential for Offline RL via Supervised Learning?

标题：RvS:WhatisEssentialforOfflineRLviaSupervisedLearning?文章链接：RvS:WhatisEssentialforOfflineRLviaSupervisedLearning?发表：ICLR2022领域：离线强化学习（offline/batchRL）——Hindsight监督思想代码：scottemmons/rvs摘要：最近的研究表明，仅仅使用不

云端FFF·2023-01-07 14:54

论文理解【Offline RL】——【BCQ】Off-Policy Deep Reinforcement Learning without Exploration

标题：Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration文章链接：Off-PolicyDeepReinforcementLearningwithoutExploration发表：ICML2019领域：离线强化学习（offline/batchRL）——RL-Based策略约束代码：Batch-ConstrainedDeepQ-Learning(

云端FFF·2023-01-07 14:24

论文理解【Offline RL】——【DT】Decision Transformer: Reinforcement Learning via Sequence Modeling

标题：DecisionTransformer:ReinforcementLearningviaSequenceModeling文章链接：DecisionTransformer:ReinforcementLearningviaSequenceModeling代码：kzl/decision-transformer官方主页：DecisionTransformer:ReinforcementLearnin

云端FFF·2023-01-07 14:22

车距+车辆+车道线+行人检测（毕业设计，附代码）

1、论文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

阿利同学·2023-01-06 09:31

YOLO系列专题——Complex-YOLO

文章链接：AnEuler-Region-ProposalforReal-time3DObjectDetectiononPointClouds核心思想：本文基于YOLOv2版本的变异，通过把3D点云降维到

思绪零乱成海·2023-01-06 07:26

Alphapose 论文理解

因为要做毕业设计，所以看了RMPE:RegionalMulti-personPoseEstimation的论文，感觉相关的博客非常的多，但是总是get不到我不理解的点，还是记录下来，以免以后又不懂了。1、简介单人姿态估计中遇到的错误有两个：定位错误（SPPE认定IoU>0.5就是边界框正确的），姿势冗余（一个人可能会产生多个谷歌模型）针对这两个错误，提出了一些新的东西：对称空间变换器网络（SSTN

暴走小布丁·2023-01-06 07:24

yolov5 自动anchor计算

早在yolov2时就了解到不同于faster-rcnn中手动设置的anchor，yolov2中的anchor是通过k-means聚类算法得的，这样更贴合实际的训练数据。

慕思侣·2023-01-05 12:50

AI大视觉（四) | Yolo v3 的改进思想

YOLOv3没有太多的创新，主要是借鉴一些好的方案融合到YOLOv2里面。不过效果还是不错的，在保持速度优势的前提下，提升了预测

AI大道理·2023-01-03 14:26

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