摘要：
YOLOV3 YOLO3主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。 新的网络结构Darknet -53 darknet-53借用了resnet的思想，在网络中加入了残差模块，这样有利于解决深层次网络的梯度问题，每个残差模块由两个卷积层和 阅读全文
摘要：
1，YOLOv1算法的简介 YOLO算法使用深度神经网络进行对象的位置检测以及分类，主要的特点是速度够快，而且准确率也很高，采用直接预测目标对象的边界框的方法，将候选区和对象识别这两个阶段合二为一， 与faster rcnn区分开来，是一刀流的检测方法。 Yolo算法不再是窗口滑动了，而是直接将原始 阅读全文
摘要：
1，YOLOv1算法的简介 YOLO算法使用深度神经网络进行对象的位置检测以及分类，主要的特点是速度够快，而且准确率也很高，采用直接预测目标对象的边界框的方法，将候选区和对象识别这两个阶段合二为一， 与faster rcnn区分开来，是一刀流的检测方法。 Yolo算法不再是窗口滑动了，而是直接将原始 阅读全文
