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YOLOv3 从入门到部署：（二）YOLOv3网络模型的构建（基于yolo-fastest-xl） 目录 在这篇博客里，我们以yolo-fastest-xl

基于神经网络的目标检测方法，可以分为两类：1）两阶段目标检测R-CNNSPP-NetFast R-CNNFaster R-CNNR-FCNMask R-CNN等 2）单阶段目标检测 S

1. 拉取代码 git clone https://github.com/ultralytics/yolov5 cd yolov5 pip install -r requirements.txt 2. 模型测试 import torch#

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf 代码：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/ https://github.com/shangl

目录 YOLOv3的改进 1. YOLOv3的第一个改进是网络的结构的改变 2. YOLOv3的第二个改进是多尺度训练 YOLOv3代码实战 1. 数据集标注 2. 数据预处理 YOLO系列总结 大家好，我是羽峰&#

目标检测 YOLOv5根据配置改变网络的深度和宽度 flyfish 深度可以理解为网络的层数 宽度可以理解为网络层输出通道的大小 以配置文件 yolov5s.yaml 为例 # parameters nc: 80 # number o

1、backbone 是指用于在imagenet数据集上预训练的结构，用于提取图片特征。用于GPU：vgg,resnet,densenet;用于CPU:squeezeNet,mobilenet,shuffleNet

如有错误，恳请指出。 paper：YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 摘要： 作者将YOLO检测器切换为anchor_free方式，并且结合了一些

opencv、darknet、yolov3配置 学习自youtube链接：https://www.youtube.com/watch?vf3a0Uio5iLM 1、正常进入darknet网址进行配置https://pjredd

使用TensorRT和DeepStream的YOLOv5的Jetson Nano部署  课程链接：https://edu.csdn.net/course/detail/32451 PyTorch版的YOLOv5是高性能的实时目