正文
理解yolo这句话，如下，是对训练阶段 标注数据label说的， 来源于参考资料1 另外论文中经常提到responsible。比如：Our system divides the i

介绍：
anchor based检测器有一些缺点：
1.有很多超参数，例如size，长宽比，anchor的数量，这些超参数都需要仔细设计与调整。
2.因为

Simple Copy-Paste is a Strong Data Augmentation Method for Instance Segmentation
谷歌、UC伯克利与康奈尔大学的研究人员使用简单粗暴的“复制-粘贴”术&#xff0

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YOLACT，全称为：You Only Look At CoefficienTs，从标题可以看出这个模型的名称有些致敬YOLO的意思。Y

1.大体的认识、有用没用的bb
官网：https://albumentations.ai/
github：https://github.com/albumentations-team/albumentations

YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 论文阅读笔记
这是一篇由旷视科技提出的2021超越YOLO系列的论文:YOLOX
出处：CVPR 2021 摘要
文章介绍了 YOLO 系列的一些经验

代码：https://github.com/matterport/Mask_RCNN 训练环境：Ubuntu系统
一、数据准备
准备好数据图像，使用labelme进行多边形标注
1. 安装labe

论文地址：链接 代码地址：链接 一、相关介绍
NMS在单个模型的的边界框过滤中表现还是不错的，但是对于多个模型的，NMS只是进行边界框的选择，去除部分预测，无

最近学校安排了个比赛任务，看了一些开源的针对旋转目标检测的现有模型，但我还是决定使用yolov5，修改其模型结构以及代码，使得能够预测旋转的目标框，目前看来效果还不错。yol

当保存完模型后，我们可以通过PaddleSeg提供的脚本对模型进行评估
python val.py \--config configs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml