【经典论文解读】YOLOv4 目标检测
前言 YOLO是一种目标检测方法,它的输入是整张图片,输出是n个物体的检测信息,可以识别出图中的物体的类别和位置。YOLOv4是在YOLOv3的基础上增加了很多实用的技巧,使得速度与精度
前言 YOLO是一种目标检测方法,它的输入是整张图片,输出是n个物体的检测信息,可以识别出图中的物体的类别和位置。YOLOv4是在YOLOv3的基础上增加了很多实用的技巧,使得速度与精度
前言 YOLOv5官方发布的代码中,检测网络共有四个版本,依次为YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x 。其中YOLOv5s是“深度”和“特征图宽度”均最小的网络,另外三种可以认为是在其基础上,进行了加深、加宽。 看一
前言 SMOKE是一种用于自动驾驶的实时单目 3D 物体检测器。为什么会注意这边文章呢?是因为这两天发布的百度Apollo 7.0 的摄像头障碍物感知,也是基于这个模型改进的;于是令我产生了一些兴趣。 论文名称:SMOKE: Single-