深度学习笔记----单阶段检测模型YOLO
单阶段检测模型 相对于以RCNN，Fast R-CNN和Faster R-CNN为代表的基于region proposal的两阶段检测模型，单阶段的物体检测用一个end-to-end的全卷积神经网络完成从原始图像的输入到Bounding box和box中物体类别的输出。在实时检测方面优于上述的区域推荐，而准确率方面则相对较差。 YOLO 以RCNN为代表的传统的物体检测方法通过region pro
相关文章
- 1. 深度学习（目标检测）---YOLO
- 2. 深度学习之检测模型-FPN
- 3. 目标检测YOLO的学习笔记
- 4. 实时检测模型yolo-最简单的检测模型
- 5. 深度学习模型加速笔记
- 6. 深度学习---深度学习笔记(七)：Encoder-Decoder模型和Attention模型
- 7. 深度学习笔记——Yolo-v4编译，简单使用
- 8. QT——百度EasyDL深度学习模型调用（人脸检测）
- 9. 单阶段检测器-yolo v1、v2、v3多图详解
- 10. 单阶段检测器-yolo v一、v二、v3多图详解
- 更多相关文章...
- • ASP.NET MVC - 模型 - ASP.NET 教程
- • PHP 表单 - 必需字段 - PHP教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • 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
