Yolo v3

纸上谈兵篇

Reference :

手撸篇

Reference：

  • Pytorch版

github上面基于PyTorch实现得较好的Yolov3有如下repo：

github上基于TensorFlow实现的Yolov3

原文地址：https://www.cnblogs.com/utopiar/p/10117991.html

时间： 2024-07-30 21:37:00

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假如一个bbox坐标为:[35 220 62 293 3] 第一步:将bbox转换为中心坐标和宽高形式(3种缩放比例进行缩放) 那么onehot:[0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 ........],当然还可以平滑 计算bbox的中心坐标和宽高(35+62)/2 = 48.5   (220+293)/2=256.5  宽高为62-35 = 27  293-220=73 所以bbox的宽高中心坐标为(48.5 256.5 27 73) 然后根据缩放比例(8 16 32)进行缩放 缩放后的3

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从YOLOv1到v3的进化之路

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计算机视觉领域中,目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域,比如人脸识别.行人检测等,国内的旷视科技.商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位.相对于图像分类任务而言,目标检测会更加复杂一些,不仅需要知道这是哪一类图像,而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置,因此,其工业应用比较广泛.那么,今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法--"你只需要看一次"(you only look once,yolo),提出该算法的作者风趣幽默可爱,其个人主页及论文风格显示了其性

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