YoloV4論文學習
一、引言 貢獻有三點： 開發了一個高效、強大的目標檢測模型，可以讓任何人僅僅通過1080TI或2080TI訓練一個快速且檢測準確的檢測器。 通過大量的訓練實驗驗證Bag of Freebies和Bag of Specials對檢測的影響。 改進CBN、PAN、SAM等等方法，使之更適合單GPU訓練。 yolov4跟其他算法的對比圖： 二、相關工作 2.1 目標檢測模型 深度學習的目標檢測器一般包含
相關文章
- 1. yolov4論文解讀
- 2. YOLOv4 論文翻譯
- 3. YOLOv4 論文分享
- 4. 論文筆記:YOLOv4
- 5. YOLOv4論文解讀
- 6. yolov4論文總結
- 7. YOLOv4論文中文翻譯
- 8. YOLOv4論文(中文版)
- 9. YoloV4學習
- 10. yolov4-論文解析（3）
- 更多相關文章...
- • 您已經學習了 XML Schema，下一步學習什麼呢？ - XML Schema 教程
- • 我們已經學習了 SQL，下一步學習什麼呢？ - SQL 教程
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
- • 適用於PHP初學者的學習線路和建議
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。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. yolov4論文解讀
- 2. YOLOv4 論文翻譯
- 3. YOLOv4 論文分享
- 4. 論文筆記:YOLOv4
- 5. YOLOv4論文解讀
- 6. yolov4論文總結
- 7. YOLOv4論文中文翻譯
- 8. YOLOv4論文(中文版)
- 9. YoloV4學習
- 10. yolov4-論文解析（3）