Yolo V2簡要
YOLO V2 簡要 YOLO V1詳解 一、YOLO V2特點 1、採用同時在coco目標家名冊數據集和ImageNet分類數據集上訓練的策略，允許模型檢測沒有分類標籤的數據。 2、不再採用全連接層和預測box，而是採用卷積層預測anchor box的方式。 3、採用k-means聚類算法預選box，距離不採用傳統歐氏距離，距離採用如下計算方式： 由聚類中心個數和平均的IOU的關係選擇最好的tr
相關文章
- 1. YOLO-V2
- 2. YOLO v2
- 3. YOLO V2
- 4. YOLO系列之yolo v2
- 5. Yolo V2理解
- 6. YOLO v2 詳解
- 7. YOLO v2綜述
- 8. 7.YOLO V2
- 9. YOLO v1、v2、v3
- 10. 從YOLO到YOLO v2再到YOLO v3
- 更多相關文章...
- • RDF 主要 元素 - RDF 教程
- • Web 品質 - 重要的 HTML 元素 - 網站品質教程
- • Github 簡明教程
- • Git可視化極簡易教程 — Git GUI使用方法
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-V2
- 2. YOLO v2
- 3. YOLO V2
- 4. YOLO系列之yolo v2
- 5. Yolo V2理解
- 6. YOLO v2 詳解
- 7. YOLO v2綜述
- 8. 7.YOLO V2
- 9. YOLO v1、v2、v3
- 10. 從YOLO到YOLO v2再到YOLO v3