目标检测 1.以YOLOv1、YOLOv2模型为展开 了解什么是单阶段模型 主干网络构造 损失函数构造 2.把模型发展优化以主干网络、Neck、Head展开来进行横向对比 3.把YOLO模型应用到汽车检测、烟雾识别等领域优点和局限性分析 4.加入哪些方法优化模型

地理信息系统网 介绍 这是通过单阶段很少学习的艺术字形图像合成的PyTorch官方实现。 抽象 自动生成艺术字形图像是一项艰巨的任务，吸引了许多研究兴趣。 先前的方法要么专门设计用于形状合成，要么专注于纹理转移。 在本文中，我们提出了一种新颖的模型AGIS-Net，该模型可以仅用几个样式化的样本就可以在一个阶段中同时传递形状和纹理样式。 为了实现这一目标，我们首先通过使用两个编码器来解开内容和样式的表示形式，以确保多内容和多样式的生成。 然后，我们利用两个协同工作的解码器来同时生成字形形状图像及其纹理图像。 此外，我们引入了局部纹理细化损失，以进一步提高合成纹理的质量。 通过这种方式，我们的单

keras-fcos 这是在keras和Tensorflow上的实现。 该项目基于和 。 感谢您的辛勤工作。 测试 我在Pascal VOC2012 trainval.txt + Pascal VOC2007 train.txt上进行了培训，并在Pascal VOC2007 val.txt上进行了验证。 有用于训练的14041张图像和用于验证的2510张图像。 VOC2007测试的最佳评估结果是（score_threshold = 0.05）： 骨干 行动计划50 资源50 0.6892 resnet101 0.7352 预训练模型在这里。 提取代码：yr8k python3 inference.py通过在此处指定图像路径和模型路径来测试图像。 火车 构建数据集（Pascal VOC，其他类型请参考 ） 下载VOC2007和VOC2012，将所有图像文件从VOC2007

yolov1，yolov2（yolo9000），yolov3，yolov4

20210901-长城证券-中国太保-601601-2021年中期业绩点评：新单阶段性承压，坚定推进改革转型.pdf

YOLO是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。Joseph Redmon和Ali Farhadi发表的YOLO 2进一步提高了检测的精度和速度。