Feature Pyramid Networks
对于Faster Rcnn使用FPN，cocoAP提升2.3个点，pascalAP提升3.8个点
1*1的conv，调整通道数，原论文中的1*！的卷积核个数为256，即最终得到的特征图的channel都等于256.
2倍上采样，7*7变成14*14，代码中是邻近插值算法
此处参考：
https://www.bilibili.com/video/BV1dh411U7D9?spm_id_from=333.999.0.0
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_53029963/article/details/122400943
两个关于yolo-fastest的资料 https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-FastestV2/ https://github.com/dog-qiuqiu/Yolo-Fastest
1. 引言 最近整理了YOLO系列相关论文阅读笔记,发现仅仅靠阅读论文还是有很多内容一知半解,吃得不是很透彻. 尽管网络上有很多博客都在讲解,但是很多实现细节细究起来还是有些困难. 俗话说的好: Talk is cheap. Show me
学了蛮久的目标检测了，但是有好多细节总是忘或者模棱两可，感觉有必要写博客记录一下学习笔记和一些心得，既可以加深印象又可以方便他人。博客内容集成自各大学习资源，所以图片也就不加水印了
voc数据集构建文件 import sys import xml.etree.ElementTree as ET import config.yolov3_config_voc as cfg import os from tqdm impor
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