Single-stage目標檢測網絡YOLO相關背景知識
YOLO相關背景知識[1] 兩大流派 目前，基於深度學習算法的一系列目標檢測算法大致分爲兩大流派： 1.兩步走（two-stage）算法：先產生候選區域然後再進行CNN分類(RCNN系列)， 2.一步走（one-stage）算法：直接對輸入圖像應用算法並輸出類別和相應的定位(YOLO系列) 之前的R-CNN系列雖然準確率比較高，但是即使是發展到Faster R-CNN，檢測一張圖片如下圖所示也要7
相關文章
- 1. CSS背景相關知識
- 2. 【目標檢測】-YOLO
- 3. 目標檢測-YOLO
- 4. 【相關知識】目標檢測之||R-CNN||SPP-NET ||Fast-RCNN ||Faster-RCNN||YOLO ||SSD
- 5. 目標檢測（七）——YOLO
- 6. 目標檢測——Yolo v1
- 7. 目標檢測算法Yolo
- 8. 目標檢測之YOLO V1
- 9. 【目標檢測】Yolo v4
- 10. 目標檢測(Object Detection) YOLO
- 更多相關文章...
- • ionic 背景層 - ionic 教程
- • XML 相關技術 - XML 教程
- • NewSQL-TiDB相關
- • 互聯網組織的未來：剖析GitHub員工的任性之源
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
最新文章
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
