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
- 1. python的安裝和Hello，World編寫
- 2. 重磅解讀：K8s Cluster Autoscaler模塊及對應華爲雲插件Deep Dive
- 3. 鴻蒙學習筆記2（永不斷更）
- 4. static關鍵字 和構造代碼塊
- 5. JVM筆記
- 6. 無法啓動 C/C++ 語言服務器。IntelliSense 功能將被禁用。錯誤: Missing binary at c:\Users\MSI-NB\.vscode\extensions\ms-vsc
- 7. 【Hive】Hive返回碼狀態含義
- 8. Java樹形結構遞歸（以時間換空間）和非遞歸（以空間換時間）
- 9. 數據預處理---缺失值
- 10. 都要2021年了，現代C++有什麼值得我們學習的？
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章