Advanced Energy Storage Technology

2020-12-30 19:48 admin
Independent R&D team with over 100 specialists invest 15 million annually, with 20 patents in energy storage applied successfully per year >>

因为工作原因,项目中经常遇到目标检测的任务,因此对目标检测算法会经常使用和关注,比如Yolov3Yolov4算法Yolov5算法
当然,实际项目中很多的第一步,也都是先进行目标检测任务,比如人脸识别多目标追踪REID客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。
从2018年Yolov3年提出的两年后,在原作者声名放弃更新Yolo算法后,俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗,然后不久又出现了Yolov5。
因为项目中Yolov3、Yolov4、Yolov5使用很多,所以大白将项目中,需要了解的Yolov3、Yolov4、Yolov5系列相关知识点以及相关代码进行完整的汇总,希望和大家共同学习探讨。
同时,大白每周会整理几十个人工智能公众号的精华文章,并系统的分类,让大家对于人工智能行业每周的内容动态可以一目了然,点击查看
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1 论文汇总

Yolov3论文名:《Yolov3: An Incremental Improvement
Yolov3论文地址:https://arxiv.org/pdf/1804.02767.pdf

Yolov4论文名:《Yolov4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
Yolov4论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf


2 Yolov3核心基础内容

2.1 网络结构可视化

Yolov3是目标检测Yolo系列非常非常经典的算法。
不过很多同学拿到Yolov3或者Yolov4cfg文件时,并不知道如何直观的可视化查看网络结构。如果纯粹看cfg里面的内容,肯定会一脸懵逼
其实可以很方便的用netron查看Yolov3的网络结构图,一目了然。
这里不多说,如果需要安装,可以移步大白的另一篇文章:《网络可视化工具netron详细安装流程》
如果不想安装,也可以直接点击此链接,查看Yolov3可视化流程图