yolo是繼faster-r-cnn後，原作者在目標檢測領域進行的新研究。到了v3版本以後，雖然已經換人支援，但是更注重工程實踐，在實際使用過程中突出感受就是
「非常快」，gpu加速以後能夠達到實時多目標，並且已經完成了工程實踐。下一步需要做的，應該就是
1、小型化
2、fpga化
3、垂直領域特定目標檢測
這裡我對乙個電影的片段進行了實驗，應該說影象質量很差，但是實現效果很好
來自為知筆記(wiz)
目前方向：影象拼接融合、影象識別 ****：[email protected]
yolo3演算法講解
網路結構 假設輸入資料的大小為416 416，經過darknet 53特徵提取網路後得到尺度為13 13，26 26，52 52的特徵圖。其中每乙個尺寸的特徵圖都有18 3 6，其中3是指每個grid cell有3個anchor，每個anchor 乙個邊界框的4個座標值，1個置信度，還有乙個類別概率...
yolo3，模型訓練流程
訓練前準備 1，準備資料集 和邊界矩形txt 邊界矩形txt內容 類別從0開始 labeltext str int labstr 1 str x str y str w str h n x,y,w,h為目標的矩形中心 x,y wh目標寬高 2，修改cfg檔案 convolutional size 1...
目標檢測 YOLO演算法
r cnn系列目標檢測方法 r cnn,fast r cnn,faster r cnn 看做目標檢測，都是需要 看兩眼 的。即，第一眼做 region proposals 獲得所有候選目標框，第二眼對所有候選框做 box classifier候選框分類 才能完成目標檢測 事實上 第一眼 是挺費時間的...