当前位置：学术参考网 > yolov5可不可以写论文
目标检测一波接着一波|YOLOv5又悄悄来袭！.（附源码论文链接）.期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。.其实yolov5没有完整的文件，现在最重要的应该是把yolov4弄清楚，在目标检测领域中受益匪浅，可以在某些场景得到较高的提升。.今天我们还是...
进击的后浪yolov5深度可视化解析.关于yolov5是否应该赋予这个名称，网上众说纷纭，如何评价YOLOv5？.讨论非常热烈，在最近的小麦检测比赛上也有讨论。.作为技术人员，我对此不进行评论，但是由于其在各个数据集上体现出收敛速度快，模型可定制性强的...
转自：集智书童欢迎关注@机器学习社区，专注学术论文、机器学习、人工智能、Python技巧TPH-YOLOv5:ImprovedYOLOv5BasedonTransformerPredictionHeadforObjectDetectiononDrone-capturedScenarios…
很多论文原本可以顺利发表，但却因为没有引用审稿人的文章而被拒稿。事实上，论文缺少的那部分数据，恰好来自审稿人之前的研究，这种几率有多大呢？此类审稿意见，多半是出于自恋，嫉妒或者是竞争。不过，人在屋檐下，不得不低头。
YOLOV5目标检测——上手.对于YOLOV5，其作者显然不是YOLO团队的，但是v5的作者也是yolo系列忠实粉丝。.ultralytics团队实现的pytorch版本的yoloV3[1]，广受好评，在github上获得了5.2K的star。.在YOLOV5开源这一天，其repo上就有人发了issue，说不应该使用yoloV5这个名字。.在...
超90％论文算法不可复现，你为何不愿公开代码？人工智能（AI）这个蓬勃发展的领域正面临着实验重现的危机，就像实验重现问题过去十年来一直困扰着心理学、医学以及其他领域一样。他们没有足够时间在每种条件下都测试算法，或者在文章中记录他们尝试过的每个超参数。
YOLOv5在深度学习社区炒得沸沸扬扬。最近有篇博文是如此介绍YOLOv5的：它是最先进的目标检测项目，FPS高达140。这一言论，立即在HackerNews、Reddit甚至GitHub上引起了轩然大波，但这场广泛的讨论并非因为它的推理速度。在这场讨论中，有两个突出...
戴思达YOLOv1使用来自整张图像的特征来预测每个boundingbox将整张图分成S*S的网格,如果一个物体的中心落在某个网格中,就用该网格检测这个物体。每个网格预测B个bounding
大白在之前写过《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》对Yolov4的相关基础知识做了比较系统的梳理,但Yolov4后不久,又出现了Yolov5,虽然作者没有放上和Yolov4的直接测试对比,但...
期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。其实yolov5没有完整的文件,现在最重要的应该是把yolov4弄清楚,在目标检测领域中受益匪浅,可以在某些场景得到较...
到目前为止，YOLOV5还没有发表学术论文，ultralytics是一个公司，并不是一个学术组织。所以现在有很多人对github上发出来的对比数据是持怀疑态度的。详情可以看...
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf之所以会关注这个论文,是因为看见github上的chineseocr项目,其中的文本框检测使用了yolov3,参考了csdn上一位作者的介绍,想要知道yolo...
YOLOv1使用来自整张图像的特征来预测每个boundingbox将整张图分成S*S的网格,如果一个物体的中心落在某个网格中,就用该网格检测这个物体。每个网格预测B个bou...
论文地址:https://arxiv.org/abs/1612.08242YOLOv2相对v1版本,在继续保持处理速度的基础上,从预测更准确(Better),速度更快(Faster),识别对象更多(Stronger)这...
我用的是nvidia官方的docker镜像,下载下来直接就可以用。镜像地址:https://hub.docker/r/ultralytics/yolov5训练COCO我们下载的预训练模型就是使用COCO数...