YOLO v3 有了PaddlePaddle 预训练模型
YOLO作为目标检测领域的创新技术，一经推出就受到开发者的广泛关注。值得一提的是，基于百度自研的开源深度学习平台PaddlePaddle的YOLO v3实现，参考了论文【Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional NeuralNetworks】，增加了mixup，label_smooth等处理，精度(mAP(0.5：0.95)
相关文章
- 1. YOLO v3有了PaddlePaddle实现 | 代码+预训练模型
- 2. YOLO v3 训练
- 3. YOLO V3检测模型的训练
- 4. YOLO模型 训练及预测
- 5. YOLO V3 训练 pacsal_voc为例
- 6. YOLO-v3 使用自己标注的数据 训练模型
- 7. YOLO-v3 使用本身标注的数据 训练模型
- 8. 用PyTorch搞定GluonCV预训练模型
- 9. 基于keras的YOLO V3 和YOLO V4训练自己的模型（一）
- 10. YOLOv3&v4目标检测算法详解及预训练模型使用与自己训练模型
- 更多相关文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • Rust 所有权 - RUST 教程
- • 委托模式
- • Kotlin学习（二）基本类型
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
