YOLOv2论文理解第7页

【目标检测】单阶段算法--YOLOv2详解

姚路遥遥·2022-12-13 14:39

yolov2

Fighting_1997·2022-12-13 14:36

【论文理解 AAAI 2021】A search based fine-tuning strategy for few-shot learning

内容概览前言一、整体思想1.研究背景2.微调策略设计二、算法流程1.训练特征提取器2.遗传算法选择最优学习策略3.新类上的微调三、实验结果总结前言这篇文章被AAAI2021录用，于2021年2月挂在arxiv上，在arxiv上面的题目是PartialIsBetterThanAll:RevisitingFine-tuningStrategyforFew-shotLearning，论文的一作来自卡内基

辣椒油li·2022-12-13 06:21

YOLOv3: An Incremental Improvement 论文详细解读

多类别标注与分类3.多尺度目标检测4.网络架构前言对应YOLOv1论文解读：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection（Yolov1）论文详细解读YOLOv2

码农研究僧·2022-12-12 20:14

【目标检测论文精读】……YOLO-V1 ……(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)

YOLO系列:yolov1精读yolov2精读yolov3精读论文题目:YouOnlyLookOnce:Unified

深度不学习！！·2022-12-12 19:11

使用轻量级yolov2网络实现图像识别，预测（c/c++,opencv,opencvdnn)

废话不多说，直接上代码，干货满满！！！opencv中的dnn模块是很好用的！！！网上学习的代码，联系------侵删#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;usingnamespacecv;usingnamespacecv::dnn;doubleconfidenceThreshold=0.25;//加载网络

想成为code的大佬·2022-12-12 16:20

K210识别应用:基于yolov2模型的数字识别控制舵机

在很多比赛中,K210的作用是用来做视觉部分,当然也可以用到OpenMv,但是由于自带计算卷积人工神经网络加速器KPU,对于一些要跑深度学习模型的任务,K210成了首选,而本次自己做的也是用K210基于yolov2

.Young.L·2022-12-12 16:49

【MATLAB教程案例58】使用matlab实现yolov2网络目标检测功能与仿真分析

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.yolo网络理论概述

fpga和matlab·2022-12-11 20:22

SSD目标检测算法——通俗易懂解析

对YOLO有兴趣的小伙伴们可以一步到我前面的几篇博文：YOLOv1目标检测算法——通俗易懂的解析YOLOv2目标检测算法——通俗易懂的解析YOLOv3目标检测算法——通俗易懂的解析YOLOv4目标检测算法

I松风水月·2022-12-09 23:52

分割算法DeepLabV3+论文理解及代码分析

前言之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf背景语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低，边界

浪子私房菜·2022-12-07 18:24

语义分割算法之DeepLabV3+论文理解及代码分析

前言之前讲了DeepLabV1,V2,V3三个算法，DeepLab系列语义分割还剩下最后一个DeepLabV3+，以后有没有++,+++现在还不清楚，我们先来解读一下这篇论文并分析一下源码吧。论文地址：https://arxiv.org/pdf/1802.02611.pdf背景语义分割主要面临两个问题，第一是物体的多尺度问题，第二是DCNN的多次下采样会造成特征图分辨率变小，导致预测精度降低，边界

just_sort·2022-12-07 18:23

【目标检测】 YOLO v2白话理解

YOLOv2相比与yolov1，yolov2的更新主要体现在以下几方面：主干网络的更新、引入anchor机制、以及一些小细节比如globalavgpooling、类似v3中FPN的passthrough

ayitime·2022-12-07 12:30

【目标检测】(6) YOLOV2 目标检测在V1基础上的改进

各位同学好，今天和大家分享一下YOLOV2目标检测算法的原理，建议大家先学习一下YOLOV1，可以看我的上一篇文章：https://blog.csdn.net/dgvv4/article/details

立Sir·2022-12-05 21:00

YOLOX论文理解

://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX随着目标检测技术的发展，YOLO系列一直在追求实时应用场景下速度和精度的最佳平衡，且都引入了在当时看来最先进的技术，例如YOLOv2

牧羊女说·2022-12-05 21:59

目标检测算法汇总：RCNN系列、YOLO系列、SSD系列

常见的目标检测算法1、传统的目标检测方法2、two-stage方法2.1RCNN2.2fastRCNN2.3fasterRCNN3、one-stage方法3.1YOLO系列（1）YOLOV1（2）YOLOV2

soohoo123·2022-12-05 10:32

大尺寸图像识别框架YOLT — 基于YOLO的遥感影像识别解决方案！

本文分享一个基于YOLOv2改进的卫星图像目标检测框架—YOLT，针对许多朋友在近期亚马逊云科技【AIForGood-2022】挑战赛中遇到的大尺寸卫星图像识别困难的问题提供一个不错的思路。

我爱计算机视觉·2022-12-04 11:56

【论文精读】Adaptive As-Natural-As-Possible Image Stitching

文章目录一、实验结果复现二、论文理解摘要一、引言二、相关工作三、提出的方法3.1局部单应模型3.2单应线性化3.3全局相似变换3.4全局相似变换的集成四、实验五、总结一、实验结果复现代码下载链接AANAP

小李不会编程啊·2022-12-04 10:10

【论文精读】Leveraging Line-point Consistence to Preserve Structures for Wide Parallax Image Stitching

论文链接代码链接文章目录一、论文理解摘要一、介绍二、相关工作三、基于一致的线点约束的预对齐3.1基于直线检测的子区域划分3.2

小李不会编程啊·2022-12-04 10:10

【YOLOv1原文+翻译】You Only Look Once Unified, Real-Time 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·2022-12-03 10:38

YOLO-V1 论文理解《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》

Yolov1在了解了边界框目标检测的思想，以及2014年CVPR发表的OverFeat特征提取的思想，以及对目标检测的一些入门了解后，感觉可以对yolov1的论文进行研究。YOLO的网络结构我们的检测网络有24个卷积层，后面是两个完全连接的层。交替的1×1卷积层减少了前几层的特征空间。我们以一半的分辨率(224×224输入图像)对图像网分类任务的卷积层进行预处理，然后加倍分辨率以进行检测Bound

小哈蒙德·2022-12-03 10:08

目标检测 YOLO 系列：你有我无 YOLOX

目标检测YOLO系列：你有我无YOLOX目标检测YOLO系列：开篇目标检测YOLO系列：开宗立派YOLOv1目标检测YOLO系列：更快更准YOLOv2目标检测YOLO系列：持续改进YOLOv3目标检测YOLO

kuweicai·2022-12-03 10:34

目标检测 YOLO 系列：你有我有 YOLO v4

目标检测YOLO系列：你有我有YOLOv4目标检测YOLO系列：开篇目标检测YOLO系列：开宗立派YOLOv1目标检测YOLO系列：更快更准YOLOv2目标检测YOLO系列：持续改进YOLOv3目标检测

kuweicai·2022-12-03 10:34

目标检测 YOLO 系列：更快更准 YOLO v2

目标检测YOLO系列：更快更准YOLOv2目标检测YOLO系列：开篇目标检测YOLO系列：开宗立派YOLOv1目标检测YOLO系列：更快更准YOLOv2目标检测YOLO系列：持续改进YOLOv3目标检测

kuweicai·2022-12-03 10:04

目标检测 YOLO 系列：持续改进 YOLO v3

目标检测YOLO系列：持续改进YOLOv3目标检测YOLO系列：开篇目标检测YOLO系列：开宗立派YOLOv1目标检测YOLO系列：更快更准YOLOv2目标检测YOLO系列：持续改进YOLOv3目标检测

kuweicai·2022-12-03 10:04

目标检测 YOLO 系列：开宗立派 YOLO v1

目标检测YOLO系列：开宗立派YOLOv1目标检测YOLO系列：开篇目标检测YOLO系列：开宗立派YOLOv1目标检测YOLO系列：更快更准YOLOv2目标检测YOLO系列：持续改进YOLOv3目标检测

kuweicai·2022-12-03 10:03

目标检测 YOLO 系列：开篇

目标检测YOLO系列：开篇该系列主要由以下几篇文章组成：目标检测YOLO系列：开篇目标检测YOLO系列：开宗立派YOLOv1目标检测YOLO系列：更快更准YOLOv2目标检测YOLO系列：持续改进YOLOv3

kuweicai·2022-12-03 10:33

目标检测 YOLO 系列：快速迭代 YOLO v5

目标检测YOLO系列：快速迭代YOLOv5目标检测YOLO系列：开篇目标检测YOLO系列：开宗立派YOLOv1目标检测YOLO系列：更快更准YOLOv2目标检测YOLO系列：持续改进YOLOv3目标检测

kuweicai·2022-12-03 09:56

Structured Attention Guided Convolutional Neural Fields for Monocular Depth Estimation 论文理解

论文markdown目标：论文理解论文序列2）StructuredAttentionGuidedConvolutionalNeuralFieldsforMonocularDepthEstimation目标

夕阳染色的坡道·2022-12-03 08:03

GAN对抗生成网络原始论文理解笔记

文章目录论文：GenerativeAdversarialNets符号意义生成器(Generator)判别器(Discriminator)生成器和判别器的关系GAN的训练流程简述论文中的生成模型和判别模型GAN的数学理论最大似然估计转换为最小化KL散度问题定义PGP_GPG全局最优论文：GenerativeAdversarialNets符号意义G()表示对生成器功能的一个封装函数D()表示对判别器功

赤坂·龙之介·2022-12-03 03:52

VoxelNet 学习笔记

VoxelNet论文理解预处理(preprocess)(KITTI)投影对称（相机、点云坐标不同）计算投影矩阵点云投影到图像?

RRRRRRian·2022-12-03 02:38

Repoptimizer论文理解与代码分析

上一篇介绍了RepVGG，RepVGG存在量化问题，Repopt通过将先验融入优化器中，统一训练与测试模型解决了其量化不友好的问题。论文链接：Re-parameterizingYourOptimizersratherthanArchitecturesIntroductionRepopt提出将模型结构的先验信息直接用于修改梯度数值，其称为梯度重参数化，对应的优化器称为RepOptimizer。Rep

小小小绿叶·2022-12-02 16:15

Generalized Focal Loss(GFLv1)论文理解与代码分析

GFLv1是较早提出在训练和推理过程中，质量评估和分类不一致问题的论文。质量与分类往往被独立训练，（yolo输出中，有独立的一个维度用于目标的置信度评估，在训练时与分类解耦；fcos，atss则利用centerness作为质量评估，同样也与分类解耦），但在test过程中却被相乘联合使用。监督只分配给正样本，但有时候负样本可能会提供更高质量的监督，必然会存在一部分分数较低的“负样本”的质量预测是没有

小小小绿叶·2022-12-02 16:14

RepVGG论文理解与代码分析

最近，看到很多轻量化工作是基于RepVGG改进而来，决定重新回顾一下RepVGG，并在此记录一些理解与心得。论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.03697IntroductionRepVGG通过结构重参数化思想，让训练网络的多路结构(多分支模型训练时的优势——性能高)转换为推理网络的单路结构(模型推理时的好处——速度快、省内存），从而达到推理速度快与模型性能高兼备的效果

小小小绿叶·2022-12-02 16:40

YOLO9000 Better, Faster, Stronger

yolov2提出了很多新的改进方法，无论是新的还是在原有的yolov1中汲取的。yolov2使用新颖的，多尺度训练方法，它可

小梦人心·2022-12-02 11:13

ResNet系列及其变体(六)—DarkNet53

介绍Darknet53之前先看看Darknet19，Darknet19在yolov2中提

Moeyinss·2022-12-02 10:49

数字图像处理---边缘检测算法复现（ED、EDPF、CannySR、CannySRPF）

自带的测试图像完美运行，自己的图片运行报错前言本篇主要记录一下在进行四种边缘检测算法（ED、EDPF、CannySR、CannySRPF）复现过程中遇到的调试问题，论文、程序、版本如下：这里主要记录调试错误，具体的论文理解及程序将在整理后上传

Bo-Burning·2022-12-02 02:57

yolov系列学习+部署（收集了一些学习网站）

这里置顶的第一个项目是git上star超过k的一个yolo部署项目：https://github.com/DefTruth/lite.ai.toolkit/本项目入口地址配套yolov1入口地址配套yolov2

泰勒朗斯·2022-12-01 16:35

我与计算机视觉 - [Today is yolo] - [you only look once]

目录背景YOLOv1YOLOv1简介YOLOv1训练YOLOv1测试YOLOv2关于YOLOv2边框预测计算：YOLOv2所带来的改变YOLOv3结构代码utils.pyconvert.pyvoc_annotation.pykmeans.pymodel.pytrain.pyyolo.pyyolo_video.py

weixin_43409627·2022-12-01 13:02

从YOLO到SSD再到YOLO9000（三）

YOLOv2与YOLO9000摘要前篇介绍了基于回归方法的深度学习目标检测方法（YOLO，SSD），本篇将介绍YOLO的升级版YOLOv2，其主要有两个大方面的改进：（1）使用一系列的方法对YOLO进行了改进

水果先生·2022-12-01 08:35

yolo2

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：使用一系列的方法对YOLO进行了改进，在保持原有速度的

麦兜ppig·2022-12-01 08:35

YOLO2

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

mljsuc·2022-12-01 08:34

YOLO2详解

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

Bixiwen_liu·2022-12-01 08:26

YOLO系列-yolov2

使用更大分辨率YOLO-V2-更大的分辨率，V1时用的是224*224，测试时使用448*448，测试的时候用的分辨率一般比较大，因为训练的时候使用224*224，测试的时候使448*448可能导致模型水土不服，所以V2训练时额外又进行了10次448*448的微调，使用高分辨率分类器后，YOLO2的map提升了四个百分点YOLOV2-网络结构新的网络结构DarkNet（借鉴了VGG和RESNET网

dzm1204·2022-12-01 08:28

Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (RTVC) 论文理解

-1.说明https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning0.Abstract我们描述了一种基于神经网络的文本到语音（TTS）合成系统，该系统能够在不同说话者的语音中生成语音音频，包括在培训期间看不到的语音。我们的系统由三个经过独立训练的组件组成：（1）说话者编码器网络，使用独立的嘈杂语音数据集（不含笔录）对说话者验证任务进行训练，以仅几秒钟

ruclion·2022-11-30 22:08

论文理解

论文理解这一阵对图神经网络的理论表达能力很感兴趣，所以就读了很多理论相关的文章，感觉还是很巧妙的。首先记录Jure大神的这篇文章吧。

Rising_Flashlight·2022-11-30 15:21

稠密建图及voxblox

论文理解基础简介地图的表达方式中,一种是occupancy网格地图,其中比较常用的是八叉树地图octomap.它使用分层的八叉树结构存储占据(occupancy)的概率大小.然而很多情况下,仅仅得到occupancy

wendox·2022-11-30 12:41

周报（1121-1127）

本周学习小结：本周学习了yolov2，yolov2基于yolov1改进而来，与上一版本对比：better、faster、stronger，极大改善了yolov1对图像定位不准确、召回率低的缺点。

上一站茶山刘·2022-11-29 16:25

YOLOv4损失函数

负样本置信度损失（采样交叉熵计算损失）第四行：正样本分类损失（采样交叉熵计算损失）LOSS=L(正样本坐标损失)+L(正样本置信度损失)+L(负样本置信度损失)+L(正样本分类损失)附：YOLOv1损失函数；YOLOv2

CinzWS·2022-11-29 08:18

【科研导向】Outer Product-based Neural Collaborative Filtering (ConvNCF)基于外积的神经协同过滤＜论文理解&代码分析＞

OuterProduct-basedNeuralCollaborativeFiltering——IJCAI'18文章简介一.摘要解析二.技术要点三.实验部分代码解析一.模型构建二.难点问题未来展望文章简介该文由何向南教授团队于18年发表在IJCAI‘18，其核心思想在于使用元素外积来显式建模嵌入空间维度间的成对相关性。相较于用简单的连接或元素乘积结合嵌入的模型相比，此举产生了一个更具表现力和语义合

何事秋风悲画扇ovo·2022-11-28 15:40

论文理解 - VGGNet - Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

转：https://blog.csdn.net/zziahgf/article/details/79614822论文理解-VGGNet-VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition

澍yeah·2022-11-28 14:06

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