深度學習（目標檢測）---華盛頓大學推出YOLOv3：檢測速度快SSD和RetinaNet三倍

近日，來自華盛頓大學的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 提出 YOLO 的最新版本 YOLOv3。通過在 YOLO 中加入設計細節的變化，這個新模型在取得相當準確率的情況下實現了檢測速度的很大提升，一般它比 R-CNN 快 1000 倍、比 Fast R-CNN 快 100 倍。機器之心對論文進行了編譯，代碼和視頻 demo 詳見文中。 代碼地址：https://pjred

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