YOLO文章详细解读
文章《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》提出方法下面简称YOLO。 目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派： 1.两步走（two-stage）算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)， 2.一步走（one-stage）算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOLO系列
相关文章
- 1. YOLO系列文章解读
- 2. Fast R-CNN文章详细解读
- 3. R-CNN文章详细解读
- 4. YOLO v1论文细节解读
- 5. 【YOLO系列文章】YOLOv1解读
- 6. YOLO 1 细节详解
- 7. YOLO 论文详解
- 8. Superpoint论文详细解读
- 9. Yolo系列论文解读
- 10. YOLO v1论文解读
- 更多相关文章...
- • *.hbm.xml映射文件详解 - Hibernate教程
- • ARP报文格式详解 - TCP/IP教程
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
- • 三篇文章了解 TiDB 技术内幕——说存储
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系列文章解读
- 2. Fast R-CNN文章详细解读
- 3. R-CNN文章详细解读
- 4. YOLO v1论文细节解读
- 5. 【YOLO系列文章】YOLOv1解读
- 6. YOLO 1 细节详解
- 7. YOLO 论文详解
- 8. Superpoint论文详细解读
- 9. Yolo系列论文解读
- 10. YOLO v1论文解读