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目标检测经典论文翻译汇总：[翻译汇总]翻译pdf文件下载：[下载地址]此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[YOLOv1中英文对照版]YOLO：统一的实时目标检测JosephRedmon*,SantoshDivvala*†,RossGirshick¶,AliFarhadi*†Universityof...
YOLOv1论文翻译摔倒了也得抓一把土07-049266YOLO:统一的，实时的物体检测**摘要**我们介绍一种新的物体检测方法YOLO。与先前的物体检测方法是重新设置分类器来执行检测不同，我们将物体检测方法看做一个回归问题，去空间分离的边界框和...
【YOLOv1原文+翻译】YouOnlyLookOnceUnified,Real-TimeObjectDetection【目标检测】阅读YOLOv1论文的一些feelings谷歌MapReduce论文中文版
YOLOv1论文翻译——中文版论文阅读:YOLOv1【YOLOv1原文+翻译】YouOnlyLookOnceUnified,Real-TimeObjectDetection深度学习目标检测论文6（YOLOv1论文的翻译）YOLOv1论文…
从YOLOv1到YOLOv3，YOLO系独树一帜，自成一派，是检测算法领域的一股(朵)清(奇)流(葩)。JNingWeiInception-V3论文翻译——中英文对照
Figure1:TheYOLODetectionSystem.ProcessingimageswithYOLOissimpleandstraightforward.Oursystem(1)resizestheinputimageto448×448,(2)runsasingleconvolutionalnetworkontheimage,and(3)thresholdstheresulting…
YouOnlyLookOnce——Unified,Real-TimeObjectDetection论文翻译——中文版
论文中，作者还给出了YOLO与FastRCNN在各方面的识别误差比例，如下图。YOLO对背景内容的误判率（4.75%）比fastrcnn的误判率（13.6%）低很多。但是YOLO的定位准确率较差，占总误差比例的19.0%，而fastrcnn仅为8.6%。
YOLOv1论文翻译和解读252浏览0回复2018-06-12just_sort+关注前言今天开始分享一下YOLO系列的目标检测算法，前面介绍了SSD算法和Faster-RCNN，现在公司用Faster-RCNN的似乎不是很多，主要集中在YOLO，SSD以及CenterNet等。我们的检测和...
（本文仅供学术交流，未经允许请勿转载）（本文翻译自：YOLO9000:Better,Faster,Stronger）摘要我们推出的YOLO9000是一款先进的实时目标检测系统，可检测9000多种目标类别。首先，我们提出对YOLO检测方法的各…
所以从这一篇博客开始,我尽量用比较简单的语言来讲述YOLOv1,把我个人的理解分享给大家,希望大家能够学懂YOLO,会用YOLO。我会讲的很细,所以一篇博客来说一篇论文,内容有点多,我会分...
YOLO论文翻译——中文版文章作者:Tyan博客:noahsnail|CSDN|简书翻译论文汇总:https://github/SnailTyan/deep-learning-papers-translationYouOnlyLookOnce:Unified...
YOLOv1论文翻译——中文版翻译论文汇总:https://github/SnailTyan/deep-learning-papers-translationYouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection摘要我们提出了YOLO,一种新...
外文资料翻译:YOLOv1论文翻译摘要我们提出了一种新的目标检测方法YOLO。与以前关于目标检测的工作重新设置分类器来执行检测的方法不同,我们将目标检测作为回归问题,构建空间上分...
图1:对拟建的YOLOv4和其他最先进的目标检测器进行比较。YOLOv4的速度比高效德特快两倍,具有同等的性能。YOLOv3的AP和FPS分别提高了10%和12%。Themaingoalofthiswork...
首先附上对论文总结的思维导图,帮助大家更好的理解!(思维导图和论文译文PDF均可后台回复yolov4获取)译文PDF预览(后台回复yolov4获取)下边是对论文的翻...
字数:约1.2万字发布时间:2020-09-07浏览人气:8下载次数:仅上传者可见收藏次数:0需要金币:***金币(10金币=人民币1元)【CV】收藏!YOLOv4全文解读与翻...
一、概述YOLOv4中,作者做了很多实验,把近年比较火的一些方法加入YOLO中,最终取得了速度和精度的提升。通过了解YOLOv4,我们就可以知道最近几年有哪些方法被提出来,整篇论文更像是一...
YOLOv4的评价1、四个改进和一个创新这篇文章主要有四个改进+一个创新,但组合了大约20项近几年来各种深度学习和目标检测领域的tricks。可以说,这篇论文有创新...
在写本文时有三种主要变体:YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3。第一个版本提出了通用架构,而第二个版本则改进了设计,并使用了预定义的锚定框来改进边界框方案,第三个版本...