版权声明：本文为CSDN博主「jack_201316888」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/u010451780/article/details/117821326
相关推荐
Fcos: Fully convolutional one-stage object detection
论文链接：https://arxiv.org/pdf/1904.01355.pdf 代码：https://github.com/tianzhi0549/FCOS/ https://github.com/shangl
YOLO算法之YOLOv3精讲
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
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
YOLO V4论文笔记
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
暂无评论