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在收缩路径和扩张路径之间，通过跳跃连接（skip connection）将对应的特征图进行拼接。这样可以将不同层次的特征融合在一起，既保留了低层次的细节信息，又结合了高层次的语义信息，有助于提高分割的准确性。U-Net 网络呈对称的 U 形结构。它主要由两部分组成：收缩路径（contracting path）和扩张路径（expanding path）。U-Net 网络是一种用于图像分割的深度学习架构。
2024-10-31 16:36:48
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原创 YOLO系列
总的来说，YOLOv4 通过对网络结构、训练策略、激活函数等方面的改进和优化，在目标检测的精度和速度上取得了较好的平衡，是一种非常优秀的目标检测算法，对目标检测领域的发展产生了重要的影响。YOLOv4 在保持较高检测速度的同时，大幅提高了检测精度。
2024-10-12 18:27:03
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原创 YOLO系列
总的来说，YOLOv3 通过改进网络结构、优化检测机制、采用新的分类器和损失函数等方式，在检测速度和精度之间取得了较好的平衡，是一种非常实用且高效的目标检测算法，对目标检测领域的发展产生了重要的影响。相较于YOLOv1和YOLOv2，YOLOv3具有多方面的特点，最大的改进就是网络结构，使其更适合小目标检测。
2024-10-11 18:47:46
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空空如也
空空如也
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