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#18. 轉寄 - 博碩士論文行動網

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#19. YOLO v3演算法筆記 - 程序員學院

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#20. 建立自己的YOLO辨識模型– 以柑橘辨識為例

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#21. YOLO v3原理解析 - w3c學習教程

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#22. YOLO v1到v3的進化之路

YOLO v1到v3的進化之路來自專欄DeepLearning筆記1 人贊了文章YOLOv1到v3的進化之路相對於傳統的分類問題， ... 而這個思路，正是比較早期的目標檢測思路，比如R-CNN。

#23. yolo系列

從YOLOv1到YOLOv2再到YOLO9000、YOLOv3, YOLO經歷三代變革，在保持速度優勢的同時， ... 可以說是目標檢測史上的宏篇巨作，接下來我們來詳細介紹一下YOLO v3算法內容。

#24. 一文读懂YOLOv1,v2,v3,v4 发展史_CatOneTwo的专栏

YOLO 系列算法是目标检测one-stage 类的代表算法，本文将从问题背景，创新点等方面比较，了解它们的的发展历程。文章目录一、任务描述二、设计思想三、发展历程1.

#25. DAY25 深度學習-卷積神經網路-Yolo v3 - iT 邦幫忙

今天介紹一下Yolo v3， 首先在v3中使用了darknet-53的架構，架構如下圖: 相比v2的darknet-19，卷積層有53層，全連結層同樣不保留，速度和19相比較慢，但準確率有提升。

#26. 你一定从未看过如此通俗易懂的YOLO系列（从v1到v5）模型 ...

上篇文章我们介绍了YOLO v2 v3 v4 v5对于检测头head和损失函数loss的优化，如果你忘了，可以看上面的链接 ... 图1：检测器的结构 图2：YOLO系列比较.

#27. 【论文笔记】：YOLO v3

两点改进对结果提升比较大：. fpn的特征融合（借鉴FPN）; 改基础网络（借鉴resnet）. 相比于YOLOv2，改进的地方有：引入了一个新的基础网络，bundingbox取最好预测框的 ...

#28. 基于深度学习的目标检测算法对比分析（RCNN、SPP、YOLO

(3) YOLO与RCNN类方法比较. (4) YOLO与SSD的比较. (5) YOLO v1 → YOLO v2 → YOLO v3. (6) FPN、RetinaNet、Mask R-CNN、YOLOv3. FPN（2017_CVPR）.

#29. Yolo系列其三：Yolo_v3 - 雪花臺灣

簡單說Yolo v3是在之前Yolo v2的基礎上引入了一些小的改進像positive bounding box的選取，darknet-53中 ... Yolo_v3與其它模型檢測方法在COCO數據集上的性能比較.

#30. 一文了解目標檢測演算法YOLO V1到YOLO V3 - Toments 找話題

當輸入圖片尺寸比較小的時候跑的比較快，輸入圖片尺寸比較大的時候精度高，所以你可以在YOLOv2 的速度和精度上進行權衡。 下圖是在voc2007 上的速度與精度. YOLO V2. YOLO ...

#31. 一文读懂YOLOv1,v2,v3,v4 发展史

YOLO 系列算法是目标检测one-stage 类的代表算法，本文将从问题背景，创新点等方面比较，了解它们的的发展历程。 一、任务描述. 目标检测是为了解决图像里 ...

#32. RCNN，SSD， YOLO的优缺点比较及反思 - 代码交流

RCNN，SSD， YOLO的优缺点比较及反思. RCNN. Fast-RCNN. Faster-RCNN; Faster-RCNN 系列的反思. YOLO. YOLO V1. YOLO V2; YOLO V3; YOLO系列的反思. SSD. SSD反思 ...

#33. 死磕YOLO系列，YOLOv2的自我修养 - 腾讯云

所有比较先进的目标检测网络，它的图像分类器都是在ImageNet 做预训练的。 但从AlexNet 开始，大多数分类器接受的图片尺寸都比较小，低于256 * 256。

#34. faster R-CNN，yolo，SSD，yoloV2，yoloV3

對於圖片中比較小的物體，效果很差。這其實是所有目標檢測算法的通病，SSD對它有些優化，我們后面再看。 6 SSD: Single Shot MultiBox ...

#35. Yolo：基於深度學習的物件偵測(含YoloV3) | Mr. Opengate

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#36. 浅析YOLO, YOLO-v2和YOLO-v3 - 简书

浅析YOLO, YOLO-v2和YOLO-v3. gaussfan 关注. 0.627 2018.09.13 10:47:22 字数2,295阅读22,050. 经典的目标检测网络RCNN系列分为两步，目标proposal和目标分类。

#37. Note/YOLOv1到v3的进化之路.md at master - GitHub

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#38. 比快更快：物體檢測One-Stage開山之作YOLO從v1到v3 - 壹讀

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#39. 深度学习之计算机视觉基于YOLO算法的物体识别Deep ...

YOLO -V1与V2的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系. 统。V3准确率与 ... 实际编程是先将图片中的预测框里物体的概率进行阈值比较，比阈值大的话留下，再.

#40. ROS 视觉7 | YOLO v3 实时目标检测 - 电子工坊

可看到上到10帧，但是识别率比较低. 机器人本地端运行yolo v2网络. roslaunch lingao_visual lingao_yolo.launch network_param:=yolov2.

#41. Day-04:從YOLO v4 到YOLO v3 - HackMD

Day-04:從YOLO v4 到YOLO v3 ==== ## 楔子> 寫會程式最重要的環節> 就是是從亂改 ... 而且嘗試用一個比較快的方法實現XD ... 例如YOLOv2所需要的資源就低於YOLOv3。

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#55. 如何評價最新的YOLOv3？

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#56. 麗臺科技論壇- 關於物件偵測PART I : YOLO (v1~v3)

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#57. 实时目标检测：YOLO、YOLOv2以及YOLOv3 | zdaiot

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#58. 【目标检测】关于yolov2和ssd框架详细比较【初稿】

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#60. yolo v2介紹

yolo 系列之yolo v3【深度解析】_木盞-CSDN博客, blog.csdn.net ... 摘要介紹YOLO v2及卷積神經網路的運作過程，比較其他種物件偵測的演算法，拆解其運作過程。

#61. 基於物體分類與位置的追蹤演算法 - 屏東大學

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#63. 物体検出の比較 SSD vs YOLOv2 vs YOLOv3 - YouTube

#64. yolo v2介紹[物件偵測] - Qhcoh

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#66. Yolov5 vs yolox

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模型杰特逊纳米2015 MHz RPi 4 64-OS 1950兆赫YoloV2（416x416） 10. ... A demo of running darknet with the yolo v3 model on a Nvidia Jetson Nano.

#72. YOLO v1、v2、v3 - JavaShuo

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#73. Darknet yolov4 - My Divines

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#77. Faster rcnn vs yolov5

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#78. Yolov4 jetson nano - Kapoormarts

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yolov1， yolo v2 和yolo v3系列. silence_cho 2019-10-23 原文. 目标检测模型主要分为two-stage和one-stage， one-stage的代表主要是yolo系列和ssd。

#82. Kaggle tpu

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