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YOLOv2原理与实现
前言 YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，它斩获了CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention。在这篇文章中，作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练方法在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集上训练出【YOLO】深度学习-物体检测-YOLO系列（网易云课程笔记）
第一章 YOLO系列概述 1.深度学习经典检测方法 (1) tow-stage(两阶段)：Faster-rcnn Mask-rcnn系列：增加了区域建议网络（RPN），即预选框 特点 速度通常较慢（5FPS），但是效果通常不错非常实用的通用检测框架MaskRcnn (2) one-stage(单阶段)：YOLO系列 特点 最核心的优势：速度非常快，适合实时【笔记】确定的网络结构：将会确定整个网络的参数数量
eg： darknet训练yolo时，保存的权重文件大小一样，是怎么回事? 在使用darknet训练yolov2时，预训练模型用的是darknet19_488.conv.23,保存在backup里的yolov2-voc300.weights和yolov2-voc600.weights两个文件大小一样，这是不是说训练有问题 答： 你的网络结构定下来之后，整个网络的参数数YOLOv1v2v3 Loss function总结
写在前边 由于还不会使用公式编辑器，所以先放上手写版的mark一下，等什么时候会用了，在更改成电子版的 YOLOv1 损失函数 YOLOv2 损失函数 YOLOv3 损失函数【经典论文解读】YOLOv2 目标检测
前言 YOLO是一种目标检测方法，它的输入是整张图片，输出是n个物体的检测信息，可以识别出图中的物体的类别和位置。YOLOv2相对v1版本，更准确，速度更快，识别对象更多。 v2版本主要的改进是采用先验框Anchor Boxes、聚类提取先验框尺度、约束预测边框的位置；这点和v1版本差异较大，v1版本没有【PP-YOLOv2】环境搭建（Ubuntu16.04）
引言 PP-YOLOv2: A Practical Object Detector 论文：https://arxiv.org/abs/2104.10419 代码链接：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleDetection 环境搭建 如何查看您的环境 # 可以使用以下命令查看本机的操作系统和位数信息： uname -m && cat /etc/*release # 确认需要安装目标检测算法——YOLOV2——better&faster
由于YOLO V2的贡献除了正常的模型精度召回和推理性能方面，还给出了一种高效低成本扩充检测类别的方式YOLO900，为保证简练和逻辑的清晰，分两篇介绍。 1、主要贡献 相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（Stronger）这三个方面进行YOLOv5算什么，这个才是最强！---PP-YOLOv2
YOLOv5算什么，这个才是最强！ AI派 昨天 这个目标检测神器简直香炸了！它不仅连续登录Github全球趋势榜，拥有的全球尖端算法论文也接连登录全球技术趋势榜PaperWithCode。 这个神器就是刚刚全面升级的PaddleDetection2.0！它全面兼顾高性能算法、便捷开发、高效训练及完备部署，不