我是靠谱客的博主 英俊老师,最近开发中收集的这篇文章主要介绍【计算机视觉CV | 笔记】one-stage目标检测总结前言目录一、YOLOv1【2015】,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

【计算机视觉CV | 笔记】one-stage目标检测总结

  • 前言
  • 目录
  • 一、YOLOv1【2015】
  • 二、YOLOv2【2016】
  • 三、YOLOv3【2018】
  • 四、其他方法
  • 五、mAP
  • 【附加纸质版笔记】

前言

笔者只是一名学生,初入CV领域,写这篇的目的是帮助自己梳理学习过的内容,且为大家学习提供或许有用的学习材料。文末附手写笔记。

目录

YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、其他方法(RetinaNet、SSD、anchor free)、mAP

一、YOLOv1【2015】

1、主要思想
将图片分成S×S的小格子,某个物体的中心落在某个小格子上,该cell将负责预测这个物体。
每个cell对应B个bbox(bbox是网络生成的,不像人为指定的anchor),每个bbox对应5个值,分别为x,y,h,w,confidence,分别代表bbox的位置长宽和该cell是目标的置信度。
最终输出即为 S×S×(B×2+10),文章中S=7,B=2。<

最后

以上就是英俊老师为你收集整理的【计算机视觉CV | 笔记】one-stage目标检测总结前言目录一、YOLOv1【2015】的全部内容,希望文章能够帮你解决【计算机视觉CV | 笔记】one-stage目标检测总结前言目录一、YOLOv1【2015】所遇到的程序开发问题。

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