图示:充满了“Joseph Redmon”风格的性能图示。坐标轴内的曲线图出现于2017年的《Focal Loss for Dense Object Detection》这篇论文,Focal Loss的原图中虽然性能表格中包含了YOLO,但并未绘制其所在位置。于是小马哥就直接将这张图用在了他YOLOv3的论文中,还把YOLO画在了第二象限。 2018年,凭借在“创造更快、更好...
2020年4月,另一位曾经参与YOLO项目维护的大神Alexey Bochkovskiy,在arXiv上提交了YOLO v4,而且这篇论文也得到了Joseph Redmon的肯定——他将其拉入了他建立的YOLO项目主线。紧接着6月,YOLOv5也发布了,它的模型与比 YOLOv4 相比小近 90%,而在准确度指标上与 YOLOv4 相当。 图示:YOLOv4和YOLOv5 由此可见,虽...
PDFarXiv Joseph Redmon, Ali Farhadi Tech report IQA: Visual Question Answering in Interactive Environments PDFarXiv Daniel Gordon, Aniruddha Kembhavi, Mohammad Rastegari, Joseph Redmon, Dieter Fox, Ali Farhadi CVPR 2018 YOLO9000: Better, Faster, Stronger PDFarXivReviewsSlides Joseph Redmon, Ali Fa...
提到JosephRedmon，就不得不提他的主要研究成果——YOLO算法。 YOLO，全称YouOnlyLookOnce，寓意着只需要看一次就能完成目标检测，这一创新性的设计理念让YOLO算法在速度上拥有了巨大的优势。 从YOLOv1到YOLOv3，Redmon和他的团队不断优化算法，提高了检测的准确性和泛化能力。尤其是YOLOv3，它不仅保持了YOLO系列的速...
https://pjreddie.com/darknet/yolo/但是当应用AI多年之后，对实际工程和科研理想之间有差异也是容易理解...
有观点认为，Joseph Redmon选择退出可能与个人发展和兴趣导向有关。在计算机视觉领域，YOLO算法的引入极大地推动了目标检测技术的发展，Joseph Redmon因此获得了极高的知名度和影响力。然而，他可能意识到自己在其他领域同样有深厚的兴趣和潜力，因此决定转向其他领域进行探索和研究。另一方面，有分析指出，Joseph...
Joseph Redmon 虽然宣布退出计算机视觉领域，但是他发明的YOLO算法价值不可言喻。即使他不再研究改进YOLO，...
看到这个领域的乌烟瘴气，想回归本心做点自己喜欢的事情也是可以理解的。看看yolo的几个论文，可以感觉...
PyTorch implementation of the YOLO architecture presented in "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection" by Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali Farhadi Methods For the sake of convenience, PyTorch's pretrainedResNet50architecture was used as the backbone for the model...
It implements yolov3 algorithm in darknet framework to detect custom objects, originally implemented by Joseph Redmon (pjreddie), improved by Alexey AB - shanky1947/YOLOv3-Darknet-Custom-Object-Detection