尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。2、YOLO容易产生物体的定位错误。3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。2，Unified
Yolov1论文链接：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection.Yolov2解读：【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov2.Yolov3解读：【算法实验】能检测COCO并鉴黄的SexyYolo（含Yolov3的深度原理剖析）.【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov3.（您的点赞是对分享的最大认可...
yolo_v3是我最近一段时间主攻的算法，写下博客，以作分享交流。看过yolov3论文的应该都知道，这篇论文写得很随意，很多亮点都被作者都是草草描述。很多年入手yolo算法都是从v3才开始，这是不可能掌握yolo精髓的，因为v3很多东西是保留v2甚至v1的东西，而且v3的论文写得很随心。
YOLO原作者之前宣布退出CV界，近日arxiv上有了一篇名为Yolov4的文章，看起来是集大成者，用了不少tricks…通过上述分析，我们的猜疑链形成：数据集中小物体分布不均匀-->训练中小物体学习不充分（Loss不足）-->训练完的模型小物体精度差。
YOLOv4的损失函数8代码比论文都早的YOLOv5检测头的改进：head部分没有任何改动，和yolov3和yolov4完全相同，也是三个输出头，stride分别是8,16,32，大输出特征图检测小物体，小输出特征图检测大物体。
YOLOV5似乎没有使用类标签平滑。YOLOV5数据增强YOLOV5的作者现在并没有发表论文，因此只能从代码的角度理解它的数据增强管道。YOLOV5都会通过数据加载器传递每一批训练数据，并同时增强训练数据。
注意，YOLO论文中写的是，根据FasterRCNN，应该是"+"。由于的取值没有任何约束，因此预测边框的中心可能出现在任何位置，训练早期阶段不容易稳定。YOLO调整了预测公式，将预测边框的中心约束在特定gird网格内。σσσ其中，是预测边框的中心和宽
Strongdataaugmentation在数据增强中，我们使用了Mosaic和Mixup的增强策略，使用了这些增强策略之后，我发现预训练模型已经没有必要了，因此后面所有的训练都是从头训练的。Anchor-free将YOLO转换为anchorfree其实很简单，我们将每个空间位置的输出由3减少到1，直接输出4个值，即左上角点的两个偏差值...
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...
最后论文说它们训练的时候使用了很多方法,诸如数据增强,BN等等,具体怎么训练的论文给出了一个引用,在论文的【12】可以找到。2.yolov3做了些什么?就说yolov2有个毛病就是对小物体...
YOLO论文阅读发表于2017-02-04YOLO(YouOnlyLookOnce)是一个流行的目标检测方法,和FasterRCNN等stateoftheart方法比起来,主打检测速度快。截止到目前为止(2017年2月初),YOL...
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...
yolo1和yolo2论文理论梳理总结相关下载链接：//download.csdn.net/download/burning_keyboard/9830298?
csdn已为您找到关于yolov5的论文在哪可以关内容,包含yolov5的论文在哪可以关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及相关yolov5的论文在哪可以看问答内容。...
论文-YOLOv3引自:https://xmfbit.github.io/2018/04/01/paper-yolov3/发表于2018-04-01...这篇博客介绍这篇论文:YOLOv3:AnIncrementalImprovement。...
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...
(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...
yolov1是一个目标检测的算法,他是一阶段的检测算法。一阶段(one-stage):检测物体的同时进行分类。(代表论文:yolov1-yolov5)二阶段(two-stage):先检测出物体,再进行分类。(代表论...