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yolov1 论文精读 - You Only Look Once- Unified, Real-Time Object Detection-统一的实时目标检测

Abstract我们提出了一种新的目标检测方法-YOLO。以前的目标检测工作重复利用分类器来完成检测任务。相反，我们将目标检测框架看作回归问题，从空间上分割边界框和相关的类别概率。单个神经网络在一次评估中直接从整个图像上预测边界框和类别概率。由于整个检测流水线是单一网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。我们的统一架构非常快。我们的基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理图像。FastYO

猛男技术控·2023-01-12 06:35

yolof：you only look one-level feature

轻松掌握MMDetection中常用算法(六)：YOLOF-知乎文@0000070摘要YOLOF全称是YouOnlyLookOne-levelFeature,其通过详细的实验指出特征金字塔FPN模块的成功在于其对目标优化问题的分治解决方案，而不是我们常说的多尺度特征融合。针对该结论，设计了一个…https://zhuanlan.zhihu.com/p/370758213快速过一下该文，后面就没有时

Kun Li·2023-01-11 13:24

【UE4_蓝图】使用Find Look at Rotation节点保持物体朝向

本文为转载内容，原文：UE4中如何使物体始终朝向摄像头？要使物体始终正面朝向摄像头需要用到一个关键节点：FindLookatRotation其中Start连接需要旋转的物体位置矢量，Target连接摄像头位置矢量最后设置SetActorRotation节点。这里使用EventTick事件节点来保证在每一帧都能调整物体的朝向。以上为止达到了让物体直接面向摄像头的效果，接下来介绍一种添加了镜头平滑效果

Shiyoku·2023-01-03 16:47

PR AE怎么批量导入LUTS调色预设

调色预设前两天刚从FCPX转战到PR，就遇到了调色预设LUTS导入的问题；百度无果，网上教程千篇一律都是说“效果–视频效果–颜色校正–Lumetri颜色，在“效果控件”中找到“Lumetri颜色–创意–Look

Deng_Xian_Sheng·2023-01-02 11:25

多模态论文导读--VQA视觉问答经典论文：（注意力机制）Where To Look: Focus Regions for Visual Question Answering

大家好，我是CuddleSabe，目前大四在读，深圳准入职算法工程师，研究主要方向为多模态（VQA、ImageCaptioning等），欢迎各位佬来讨论！我最近在有序地计划整理CV入门实战系列及NLP入门实战系列。在这两个专栏中，我将会带领大家一步步进行经典网络算法的实现，欢迎各位读者（dalao）订阅论文下载：https://arxiv.org/pdf/1511.07394.pdfWhereTo

CuddleSabe·2023-01-01 15:42

pr2020lut导入_lut调色预设怎么用？LUT预设导入fcpx/PR/AE/PS 详细教程

lut调色预设是一款非常受设计师喜欢的后期调色预设，通过使用LUT可以迅速达到很好的胶片质感和色彩，在此基础上稍作调整就能呈现很赞的色彩风格，lut预设格式包含.cube、.3dl、.look、.mga

weixin_39520149·2022-12-29 14:12

深度学习论文阅读目标检测篇（四）中英文对照版：YOLOv1《 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》

深度学习论文阅读目标检测篇（四）中英文对照版：YOLOv1《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection》Abstract摘要1.Introduction引言2.UnifiedDetection统一的检测2.1NetworkDesign网络设计2.2Training训练2.3Inference推断2.4LimitationsofYOLOYOLO的

Jasper0420·2022-12-29 12:34

解决VSCode 中调用cv2，代码一直显示红色波浪线的问题

解决方案：设置成如下：就OK了，look：

Monalena·2022-12-27 15:33

一文看懂推荐系统：物品冷启04：Look-Alike 召回，Look-Alike人群扩散

冰露可乐·2022-12-26 14:14

玩转GPT--在线文本生成项目[可入坑~科普系列]

文章目录前言效果页面说明文字个数top_KTop_Ptemperature聊天上下文关联记忆项目部署获取项目获取模型运行彩蛋总结前言没办法，最近ChatGPT杀疯了，没忍住，还是想look，look。

Huterox·2022-12-26 11:07

遇到AttributeError: ‘dict‘ object has no attribute ‘decode‘报错时可以处理一下字符格式，如json.dumps(content, cls=MyEn

json.dumps(content,cls=MyEncoder).encode("utf-8")content={'urlLocation':url,'can':params,'response':look.content

管火火火·2022-12-25 21:34

论文解读《Relevance-CAM: Your Model Already Knows Where to Look》–阅读笔记

本文属于原创，转载请注明出处*本论文解读的初衷：1.由于某些原因，最近有关注到神经网络可解释性与可视化方向的发展。2.本人习惯阅读优秀的博文后直接点赞收藏，而这篇却没有搜到相关解读，不知道是不是关注这方面的同学比较少，所以才有了这篇文章。3.本文属于全文性译文，个人解读比较少，同学们应该都看得懂。4.时间原因比较粗糙，如有错误，烦请大佬指教，感激不尽。同时本文仅作为个人读后留存资料，不承担任何责任

云朵上的七七·2022-12-18 11:54

YOLOF - You Only Look One-level Feature 原理与实现解析

paper:YouOnlyLookOne-levelFeaturecode:GitHub-megvii-model/YOLOF前言FeaturePyramidNetworks（FPN）之所以有效的两个原因：一是多尺度特征融合，即融合不同分辨率的特征输入从而得到更好的特征表示；二是分治策略，即将不同大小的物体分配到不同大小的输出层上进行预测从而克服尺度预测问题。本文研究了这两个因素对最终效果的影响，

00000cj·2022-12-16 21:13

ValueError: Input 0 is incompatible with layer sequential: expected shape=(None, None, 1), found...

ValueError:Input0isincompatiblewithlayersequential:expectedshape=(None,None,1),foundshape=[None,1,3]报错代码：look_back

12smile25·2022-12-16 04:40

Pr：导出设置之效果

打开“选择...”Select以应用自定义Look或LUT文件。SDR遵从情况SDR

MediaTea·2022-12-15 18:52

A1140 Look-and-say Sequence（20分）PAT 甲级(Advanced Level) Practice（C++）满分题解【字符串处理】

Look-and-saysequenceisasequenceofintegersasthefollowing:D,D1,D111,D113,D11231,D112213111,...whereDisin

烧烤大团子·2022-12-15 17:51

PAT2021年春季3月份备考_按照套卷刷真题（4-1）

题干：1140Look-and-saySequence(20分)题解：做了35分钟左右，答案是满分，中间没有参考别的材料。。。

Exodus&Focus·2022-12-15 17:46

【PAT甲级 - C++题解】1140 Look-and-say Sequence

spm=1011.2415.3001.5343专栏地址：PAT题解集合原题地址：题目详情-1140Look-and-saySequence(pintia.cn)中文翻译：外观数列专栏定位：为想考甲级PAT

Pandaconda·2022-12-15 16:29

目标检测算法YOLOF：You Only Look One-level Feature

文介绍CVPR2021接收的目标检测论文YouOnlyLookOne-levelFeature。原论文作者来自：中科院自动化所、中科院大学人工智能学院、中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心、旷视科技。0动机在高性能的目标检测网络中，特征金字塔网络（FeaturePyramidNetwork，FPN）是一个不可或缺的组成部分。作者认为FPN主要有2个作用：其一是多尺度特征融合，提高了特征的丰富程度

ghang35·2022-12-15 14:11

pie.htc 使用_使用Apple Pie了解Array.prototype.reduce（）和递归

Iwashavingtroubleunderstandingreduce()andrecursioninJavaScript,soIwrotethisarticletoexplainittomyself(hey,look

cumian8165·2022-12-15 08:57

【Object Detection史上最详细YOLOv1-v5详解】YOLO：You Only Look Once

系列文章目录文章目录系列文章目录IntroductionUnifiedDetectionIntroduction在现有的目标检测方法出现之前，人们还是用极为朴素的思想来实现检测：比如将分类模型和不同尺寸的滑动窗口相结合（deformablepartsmodels，DPM）。R-CNN将滑动窗口改进为了先验框，模型先生成一些潜在的候选框，接着对这些候选框做分类，最后对其进行后处理以减少重复检测。由于

容嬷嬷当年一枝花·2022-12-14 00:01

YOLO（You Only Look Once）

参考YOLO（YouOnlyLookOnce）算法详解YOLO算法的原理与实现一、介绍YOLO算法把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测boundingbox和类别概率。YOLO具有如下优点：（1）YOLO的运行速度非常快；（2）YOLO是基于图像的全局信息预测的，因此在误检测的错误率下降挺多；（3）泛化能力强，准确率高。二、YOLO算法过程示意图三、损失函数

weixin_30298497·2022-12-14 00:28

（深度学习论文精读总结）You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

一、文献名字和作者文献名：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection作者名：JosephRedmon，SantoshDivvala，RossGirshick，AliFarhadi二、阅读时间2019年7月24日~2019年7月26日（本人读的第一篇英文论文，比较慢）三、文献领域目标检测四、文献目的本文主要实现的是目标检测，即对于给定图片，对其中

风中一匹狼v·2022-12-12 20:44

[YOLOv1：You Only Look Once]原理及其使用方法

YOLO：YouOnlyLookOnce（你只需看一次）DetectionasRegression把系统将输入图像分割成S×S网格。如果一个物体的中心落在一个网格单元中，该网格单元负责检测该物体。每个网格单元格预测Bboundingboxes和这些框的confidencescores。这些置信度评分(confidencescores)反映了模型对boxes中包含对象的置信度，以及模型对盒子的预测准

shuzip·2022-12-12 19:43

精读论文：You only look once: Unified, real-time object detection

Youonlylookonce:Unified,real-timeobjectdetection去年的存货，丢博客上算做个备份吧Abstract老方法repurposeclassifier来做detection即先做classifier做classprobabilities(cp)预测，再换regressor做boundingboxes(bb)预测YOLOobjectdetection新方法将ob

一条咸狗·2022-12-12 19:13

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

文章目录Abstract（摘要）Introduction（引言）UnifiedDetection（统一的目标检测）ComparisontoOtherDetectionSystems（和其他模型对比）Experiments（实验）小总结今天开始YOLO系列，这是一篇必读论文！给我冲！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

【YOLO详解】You Only Look Once（一）：YOLO 原论文笔记

YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection;JosephRedmon,SantoshDivvala,RossGirshick,AliFarhadi;UniversityofWashington,AllenInstituteforAI,FacebookAIResearch原文：https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pd

HicSuntLeones·2022-12-12 19:40

论文精读-YOLOv1:You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection

Abstract我们提出了一种新的目标检测方法YOLO。先前在目标检测方面的工作是重新利用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测框架为一个回归问题，以确定空间分离的边界框和相关的类概率。一个单一的神经网络在一次评估中直接从完整的图像中预测边界框和类的概率。由于整个检测管道是一个单一的网络，因此可以根据检测性能直接进行端到端优化。我们的统一体系结构运行的速度非常快。我们的基础YOLO模型以每秒45帧

樱花的浪漫·2022-12-12 19:09

【三】3D匹配Matching之外形匹配Shape—Based——create_cam_pose_look_at_point()算子

欢迎来到本博客Halcon算子太多，学习查找都没有系统的学习查找路径，本专栏主要分享Halcon各类算子含义及用法，有时间会更新具体案例。具体食用方式：可以点击本专栏【Halcon算子快速查找】–>搜索你要查询的算子名称；或者点击Halcon算子汇总博客，即可食用。支持：如果觉得博主的文章还不错或者您用得到的话，可以悄悄关注一下博主哈，如果三连收藏支持就更好啦！这就是给予我最大的支持！文章目录学习

cqy阳·2022-12-09 07:31

yolov1 论文精读 - You Only Look Once

YOLOv1Introduction作者将目标检测进行重构并看作为单一的回归问题，直接从图像到边界框坐标和类别概率。使用我们的系统，您只需要在图像上看一次（youonlylookonce,YOLO），以预测出现的目标和位置。系统将输入图像分成S×S的网格。如果一个目标的中心落入一个网格单元中，该网格单元负责检测该目标。每个网格单元预测这些box的B个边界框，每个边界框包含5个预测：x、y、w、h和

猛男技术控·2022-12-06 17:12

lstm中look_back的大小选择_使用PyTorch手写代码从头构建LSTM，更深度的理解其工作原理

这是一个造轮子的过程，但是从头构建LSTM能够使我们对体系结构进行更加了解，并将我们的研究带入下一个层次。LSTM单元是递归神经网络深度学习研究领域中最有趣的结构之一：它不仅使模型能够从长序列中学习，而且还为长、短期记忆创建了一个数值抽象，可以在需要时相互替换。在这篇文章中，我们不仅将介绍LSTM单元的体系结构，还将通过PyTorch手工实现它。最后但最不重要的是，我们将展示如何对我们的实现做一些

weixin_39640203·2022-12-06 16:43

c++做的搞人代码（病毒）

~look：//千万别运行代码，不然······（后果自负）#include#include#include#include#include#includeusingnamespacestd;intmain

阿玥的小东东·2022-12-06 02:39

【目标检测】YOLO v5 吸烟行为识别检测

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档YOLOv5吸烟行为目标检测模型：计算机配置、制作数据集、训练、结果分析和使用前言相关连接（look评论）一、计算机配置pytorch安装

young_py·2022-12-03 23:35

论文笔记：You Only Look Once：Unified, Real-Time Object Detection（YOLO）

论文笔记：YOLO简介这是CVPR2016的一篇很经典的目标检测论文，一阶段目标检测鼻祖，提出了一个非常实时的目标检测算法。YOLO把检测问题视为一个单纯的回归问题，比起之前的算法，YOLO预测出假阳性结果（把背景预测成某个类别）的可能性比较低，但是位置误差比较大。当然，YOLO最大的特点就是速度快，可以实现实时检测。方法将图片分成S*S个格子（s=7）每个格子负责预测中心B个（B=2）落在格子内

CvBeginner·2022-12-03 10:42

(43)[CVPR16] YOLO(You Only Look Once): Unified, Real-Time Object Detection

计划完成深度学习入门的126篇论文第四十三篇，微软的RossGirshick及UW的学者研究ObejectDetection的模型。（本篇算是YOLOv1，截止目前出到了v3版本）[官网]Abstract我们提出了一种新的目标检测方法YOLO。先前关于对象检测的工作重新定义分类器来执行检测。相反，我们将对象检测框架为一个回归问题，回归到空间分隔的边界框和相关的类概率。在一次评估中，单个神经网络直接

gdtop818·2022-12-03 10:41

【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】YOLO9000:Better,Faster,Stronger【YOLOv3原文+翻译】YOLOv3：AnIncrementalImprovement【YOLOv4原文+翻译】YOLOv4：Op

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

转载系列【检测】：CVPR2016 | You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

参考：http://blog.csdn.net/u011534057/article/details/51244354https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02640darknet版的代码下载：https://github.com/pjreddie/darknettensorflow版本的代码下载：h

狼刀流·2022-12-03 10:36

【论文笔记】You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

论文论文题目：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection发表于：CVPR2016论文地址：https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf项目地址：YOLO:Real-TimeObjectDetection论文代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet论文翻译：YOLOv1论文翻译_摔倒

m0_61899108·2022-12-03 10:35

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection论文笔记

原文链接：https://arxiv.org/pdf/1506.02640v5.pdf2016年发表在CVPR上摘要先前的目标检测工作重新利用分类器来执行检测。我们把目标检测设计为空间分离的边界框和相关的类概率的回归问题。比之前的模型快。每秒45帧实时处理图像。更小的版本FastYOLO每秒155帧同时仍然达到其他实时检测器的mAP的两倍。与最先进的检测系统相比，YOLO的定位误差更大，但预测背景

Bear Head·2022-12-03 10:05

YOLOv1: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

1.论文简介Look论文名：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection论文地址：YOLOv1论文作者：JosephRedmon,SantoshDivvala

黄黄呼呼的学习日记·2022-12-03 10:05

You only look once unified real-time object detection-实时目标检测yolo讲解

作者：18届cyl时间：2021-08-08论文：《Youonlylookonceunifiedreal-timeobjectdetection》期刊：CVPR一、本文围绕的问题YOLO为什么能检测目标？YOLO长什么样子？YOLO如何训练？二、背景对象识别这件事（一张图片仅包含一个对象，且基本占据图片的整个范围），最近几年基于CNN卷积神经网络的各种方法已经能达到不错的效果了。所以主要需要解决的

中南大学苹果实验室·2022-12-03 10:02

目标检测之YOLO v3-You Only Look Once（三）

这几天写YOLOv3文章的时候发现网上相关讲解的文章因为下面这三个问题讲的并不够透彻：1.讲解网络结构时纯文字叙述，没有流程图。（本文引用木盏的流程图）2.由于论文中没有损失函数的公式，所以很多文章对此也是略带一句，本文会详细展开阐述。3.很多文章理论部分确实讲解得不错，但是光有理论看过之后还是摸不着头脑（YOLO的论文中细节太少，光看论文细节会忽略很多），本文将会结合YunYang用tensor

CristianoC20·2022-12-03 10:02

【论文阅读】You Only Look Once:Unified,Real-Time Object Detection

,RossGirshick¶,AliFarhadi论文地址：http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2016/papers/Redmon_You_Only_Look_CVPR

lazerliu·2022-12-03 10:02

You Only Look Once：Unified, Real-Time Object Detection-你只看一次：统一的实时对象检测-CVPR-2016

摘要：我们提出了一种新的目标检测方法YOLO。以前的目标检测工作重新利用分类器来执行检测。相反，我们将对象检测框架定为一个回归问题，即空间分离的边界框和相关的类概率。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像预测边界框和类概率。由于整个检测管道是一个单一的网络，可以直接对检测性能进行端到端优化。我们统一的架构非常快。我们的基本YOLO模型以每秒45帧的速度实时处理图像。该网络的一个小版本，FastYO

嗯~啥也不会·2022-12-03 10:00

lstm python_Python-了解Keras LSTM

我最困惑的是将数据系列重塑为[samples,timesteps,features]和有状态的LSTM让我们参考下面粘贴的代码专注于以上两个问题：#reshapeintoX=tandY=t+1look_bac

weixin_39887926·2022-12-02 11:07

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实战使用训练好的模型进行预测。训练自己的数据集。背景断断续续学习yolo已经一个月了，

weixin_43409627·2022-12-01 13:02

yolo(you only look once)学习笔记--yolo v1

摘要先前的目标检测都是重复使用分类器，但是yolo重新定义了目标检测，原来的目标检测都是分类问题(一个框里面究竟是什么类别的问题)，yolo把它变成了回归问题（变成了预测一系列连续的数值）。只需要使用一个神经网络既可以预测坐标框又可以预测类别。1.介绍作者先阐述了一下人类视觉的特点：快速而准确，能够执行复杂的任务。快速、准确的物体检测算法将允许计算机在没有专门传感器的情况下驾驶汽车，使辅助设备能够

小梦人心·2022-12-01 08:40

You only look once：YOLO

摘要：（Final2017/11/17）我们提出YOLO，一种新的目标检测方法。以前的目标检测工作使得分类器能够进行检测。相反，我们将目标检测看作成一个回归问题来实现空间的目标边界分离和类概率预测。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像预测边界框和类概率。由于整个检测是一个独立的网络，因此可以直接在端到端上进行检测优化。我们的统一架构非常快。我们的基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理图像。f

人工智能的弱者·2022-12-01 08:59

matlab 16位直方图均衡化,matlab 直方图均衡化

原理：直方图均衡化首先是一种灰度级变换的方法：原来的灰度范围[r0,rk]变换到[s0,sk]变换函数为：s=T(r);为便于实现，可以用查找表(look-uptable)的方式存储，即：原始的灰度作为查找表的索引

海盐冰梨·2022-11-28 23:23

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