yolov3算法详解

三味线 3个月前 已收到2个回答 举报
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1. YOLOv3算法是一种目标检测算法，具有高效、准确和实时性等优点。
2. YOLOv3算法采用了Darknet-53网络作为特征提取器，通过多尺度特征融合和多尺度预测来提高检测精度和速度。
此外，还采用了残差连接、上采样和下采样等技术来优化网络结构。
3. YOLOv3算法在实际应用中具有广泛的应用场景，如自动驾驶、智能安防、人脸识别等领域。
同时，也有一些改进版本的算法，如YOLOv4、YOLOv5等，可以进一步提高检测精度和速度。

18小时前

2

菡乱沉浮 1星

共回答了192个问题 评论

分而治之”，从yolo_v1开始，yolo算法就是通过划分单元格来做检测，只是划分的数量不一样。

采用"leaky ReLU"作为激活函数。

端到端进行训练。一个loss function搞定训练，只需关注输入端和输出端。

从yolo_v2开始，yolo就用batch normalization作为正则化、加速收敛和避免过拟合的方法，把BN层和leaky relu层接到每一层卷积层之后。

多尺度训练。在速度和准确率之间tradeoff。想速度快点，可以牺牲准确率；想准确率高点儿，可以牺牲一点速度。工程界的检测算法。

16小时前

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