Yolo v3
Yolo v3 1、Yolo v3算法思想 首先通過特徵提取層，對輸入圖像進行特徵提取，然後得到一定size的feature map，比如說size是26 ×26，然後就將輸入圖像分成26×26個grid cell；然後，如果某個ground truth 的 object的中心座標落入某個grid cell，就由這個grid cell來負責預測該object，每個grid cell都會預測一定數量
相關文章
- 1. YOLO V3
- 2. yolo-v3
- 3. YOLO v3 詳解
- 4. YOLO V1-V3 loss
- 5. YOLO V3 (一)
- 6. Yolo v3 詳解
- 7. YOLO v3解讀
- 8. YOLO v3詳解
- 9. YOLO v3 訓練
- 10. YOLO V1到V3
- 更多相關文章...
- • Docker tag 命令 - Docker命令大全
- • PHP addslashes() 函數 - PHP參考手冊
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. YOLO V3
- 2. yolo-v3
- 3. YOLO v3 詳解
- 4. YOLO V1-V3 loss
- 5. YOLO V3 (一)
- 6. Yolo v3 詳解
- 7. YOLO v3解讀
- 8. YOLO v3詳解
- 9. YOLO v3 訓練
- 10. YOLO V1到V3