YOLO V2
YOLOv2是YOLOv1的改进，在保证速度的同时mAP更高，并保持着自己作为one-stage方法的优势 （1）Batch Normalization Batch Normalization可以提升模型收敛速度，而且可以起到一定正则化效果，降低模型的过拟合。在YOLOv2中，每个卷积层后面都添加了Batch Normalization层，并且不再使用droput。使用Batch Normaliz
相关文章
- 1. YOLO-V2
- 2. YOLO v2
- 3. YOLO系列之yolo v2
- 4. Yolo V2理解
- 5. YOLO v2 详解
- 6. YOLO v2综述
- 7. 7.YOLO V2
- 8. Yolo V2简要
- 9. YOLO v1、v2、v3
- 10. 从YOLO到YOLO v2再到YOLO v3
- 更多相关文章...
- • PHP array_reduce() 函数 - PHP参考手册
- • PHP addslashes() 函数 - PHP参考手册
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
相关文章
- 1. YOLO-V2
- 2. YOLO v2
- 3. YOLO系列之yolo v2
- 4. Yolo V2理解
- 5. YOLO v2 详解
- 6. YOLO v2综述
- 7. 7.YOLO V2
- 8. Yolo V2简要
- 9. YOLO v1、v2、v3
- 10. 从YOLO到YOLO v2再到YOLO v3