深度学习之yolov3的目标检测

上传者: 43871002 | 上传时间: 2022-02-05 17:01:53 | 文件大小: 34.33MB | 文件类型: -
YOLO 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。 faster-RCNN 中也直接用整张图作为输入,但是 faster-RCNN 整体还是采用了RCNN 那种 proposal+classifier 的思想,只不过是将提取 proposal 的步骤放在 CNN 中实现了,而 YOLO 则采用直接回归的思路。

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