深度學習_目標檢測_YOLOv3論文詳解
YOLOv3的簡介 YOLOv3總結了自己在YOLOv2的基礎上做的一些嘗試性改進，有的嘗試取得了成功，而有的嘗試並沒有提升模型性能。其中有兩個值得一提的亮點，一個是使用殘差模型，進一步加深了網絡結構；另一個是使用FPN架構實現多尺度檢測。 YOLOv3的創新點 新的網絡結構：DarkNet-53 融合FPN 用邏輯迴歸替代softmax作爲分類器 YOLOv3對網絡做的改進 YOLOv3在之前D
相關文章
- 1. 深度學習_目標檢測_Faster R-CNN論文詳解
- 2. 深度學習_目標檢測_YOLOv1論文詳解
- 3. 深度學習目標檢測的論文集及概述
- 4. 12篇論文看盡深度學習目標檢測史
- 5. 深度學習（目標檢測）---目標檢測20年
- 6. 深度學習與目標檢測
- 7. 深度學習（17）：目標檢測
- 8. 深度學習-目標檢測
- 9. 深度學習之目標檢測yolov4
- 10. 深度學習（目標檢測）---YOLO
- 更多相關文章...
- • *.hbm.xml映射文件詳解 - Hibernate教程
- • ARP報文格式詳解 - TCP/IP教程
- • 算法總結-深度優先算法
- • Tomcat學習筆記（史上最全tomcat學習筆記）
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
- 1. 深度學習_目標檢測_Faster R-CNN論文詳解
- 2. 深度學習_目標檢測_YOLOv1論文詳解
- 3. 深度學習目標檢測的論文集及概述
- 4. 12篇論文看盡深度學習目標檢測史
- 5. 深度學習（目標檢測）---目標檢測20年
- 6. 深度學習與目標檢測
- 7. 深度學習（17）：目標檢測
- 8. 深度學習-目標檢測
- 9. 深度學習之目標檢測yolov4
- 10. 深度學習（目標檢測）---YOLO