网络结构图 YOLOV3主要改进： 调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax 1.新的网络结构...

v2在v1上的提升 batch normalization: BN能够给模型收敛带来显著地提升，同时也消除了其他形式正则化的必要。作者在每层卷积...

YOLO vs Faster R-CNN 1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN中尽管...

SSD算法优点： ①比Faster-RCNN块。②多尺度，不同的特征图上进行预测，类似于金字塔。③端对端，可多分类，对分辨率比较小的图片，分类也...

Faster R-CNN 的思想 Faster R-CNN可以简单的看做“区域生成网络RPNs + Fast R-CNN”的系统，用区域生成网络...

问题： 1.因为R-CNN需要非常多的候选区域以提升准确度，但其实很多区域彼此重叠的。如果我们有 2000 个候选区域，且每一个都需要独立地馈送...

实际上，更实用的方法是候选区域（Region Proposals ）方法来获取感兴趣的区域（ROI）。选择性搜索（Selective Searc...

自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后，用 CNN 进行分类成为主流。一种用于目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑...

网络结构图 的结构和 相比，多了 结构， 结构。 Yolov4的5个基本组件： 1.CBM: Yolov4网络结构中最小的组件，由Conv+Bn...