摘要：
前言：之前几篇讲了cfg文件的理解、数据集的构建、数据加载机制和超参数进化机制，本文将讲解YOLOv3如何从cfg文件构造模型。本文涉及到一个比较有用的部分就是bias的设置，可以提升mAP、F1、P、R等指标，还能让训练过程更加平滑。 1. cfg文件 在YOLOv3中，修改网络结构很容易，只需要 阅读全文
摘要：
前言：YOLOv3代码中也提供了参数搜索，可以为对应的数据集进化一套合适的超参数。本文建档分析一下有关这部分的操作方法以及其参数的具体进化方法。 1. 超参数 YOLOv3中的 超参数在train.py中提供，其中包含了一些数据增强参数设置，具体内容如下： 2. 使用方法 在训练的时候，train. 阅读全文
摘要：
前言：本文主要讲YOLOv3中数据加载部分，主要解析的代码在utils/datasets.py文件中。通过对数据组织、加载、处理部分代码进行解读，能帮助我们更快地理解YOLOv3所要求的数据输出要求，也将有利于对之后训练部分代码进行理解。 1. 标注格式 在上一篇 "【从零开始学习YOLOv3】2. 阅读全文
摘要：
ThunderNet是旷视和国防科技大学合作提出的目标检测模型，目标是在计算力受限的平台进行实时目标检测。需要关注的地方主要就是提出的两个特征增强模块CEM和SAM,其设计理念和应用的方法都非常值得借鉴。 1. 介绍 在移动端的实时目标检测是一个极为重要并且有挑战性的视觉问题。很多基于CNN的检测器 阅读全文