YOLOv3模型預測
P0[N,1083,4],P1[N,22743,4],P2[N,17328,4] 中的1083、22743、17328代表的是特徵圖P0,P1,P2上預測框的全部個數。 最後使用的是---多分類非極大值抑制。 上圖中最後的return 中的yolo_boxes yolo_scores中有很多預測框，這時候預測任務是沒有完成的！
相關文章
- 1. YOLOv3訓練自己的檢測模型
- 2. 預測模型——灰色預測模型及matlab代碼實現
- 3. 灰色預測模型--GM（1，1）預測模型
- 4. 數學模型--預測模型、BP神經網絡預測
- 5. 目標檢測模型 YOLOv3 (YOLOv3: An Incremental Improvement)
- 6. 預測模型——灰色模型
- 7. 灰色預測模型
- 8. GM(灰度預測模型)
- 9. 指數預測模型
- 10. 1.7初始預測模型
- 更多相關文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • PHP PDO預定義常量 - PHP參考手冊
- • 委託模式
- • Kotlin學習（二）基本類型
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
相關文章