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RSS订阅原创 YOLO算法的损失函数
第1关：YOLO算法的损失函数from keras import backend as Kdef xy_loss(object_mask, raw_pred, box_loss_scale, raw_true_xy, mf): """ object_mask: 真实置信度 raw_true_xy: 真实xy raw_pred: 预测结果，包含坐标以及置信度和分类结果([x, y, w, h, c, a1, a2, a3...]) box_loss_scal
2022-04-08 11:17:17
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原创 YOLO算法比较
YOLO V1算法性能分析：与实时性检测方法DPM对比，可以看到YOLO v1算法可以在较高的mAP上达到较快的检测速度，其中Fast YOLO算法比快速DPM还快，而且mAP是远高于DPM。但是相比Faster R-CNN，YOLO v1的mAP稍低，但是速度更快。所以。YOLO v1算法算是在速度与准确度上做了折中。YOLO V2算法性能分析：YOLOv2相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（Stronger）这三个方
2022-04-08 11:12:05
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原创 YOLO算法思想
YOLO算法的朴素思想：特征图的每个元素也是对应原始图片的一个小方块，然后用每个元素来可以预测那些中心点在该小方格内的目标。YOLO算法处理步骤：第一步，输入图像第二步，YOLO将图像划分为SxS的网格第三步，对每个网格应用图像分类和定位处理，获得预测对象的Bounding box及其对应的类概率...
2022-04-08 11:05:38
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原创 YOLO算法发展史
在YOLO之前，以R-CNN为代表的目标检测算法，这种滑动窗口的分类方法会非常慢，而且类别不均衡问题严重。YOLO由此而生，它把图像的分类问题转换为一个回归问题，回归Bounding Box的位置，基于端到端的（end to end），无需候选区域，很大的加快了检测的速度。...
2022-04-08 10:59:58
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空空如也
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