关注并星标
从此不迷路
计算机视觉研究院
公众号ID｜ComputerVisionGzq
学习群｜扫码在主页获取加入方式
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.02052.pdf
计算机视觉研究院专栏
作者：Edison_G
Few-Shot目标检测 (FSOD) 是计算机视觉中一个快速发展的领域。
<
版权声明：本文为CSDN博主「计算机视觉研究院」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/gzq0723/article/details/122402271
YOLOv4 介绍及其模型优化方法一、YOLOv4 介绍2020 年 4 月，YOLOv4 在悄无声息中重磅发布，在目标检测领域引起广泛的讨论。在 YOLO 系列的原作者 Joseph Redmon 宣布退出 CV
本文包含代码案例和讲解，建议收藏，也顺便点个赞吧。欢迎各路朋友爱好者加我的微信讨论问题：cyx645016617. 在很多关于医学图像分割的竞赛、论文和项目中，发现 Dice 系数(Di
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 与基线FCOS（
先整理一下anchor的概念常用的anchor定义----Faster R-CNN 定义三组纵横比ratio [0.5,1,2]和三种尺度scale [8,16,32]，可以组合处9种不同的形状和大小的边框。 ----YOLO
暂无评论