YOLO是基于深度学习的端到端的实时目标检测系统。与大部分目标检测与识别方法(比如Fast R-CNN)将目标识别任务分类目标区域预测和类别预测等多个流程不同,YOLO将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中,实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别,更加适合现场应用环境。详情请参见: YOLO:实时快速目标检...
By means of the model-agnostic meta-learning (MAML) algorithm in meta learning, this paper improves the information transmission form of the backbone network in YOLOv3 to make Darknet-53 achieve two stages of parameter internal update and external update in gradient descent. By mu...
本文基于与模型不相关的元学习算法(MAML)改进了YOLOv3主干网络的结构,使其具有内循环和外循环的梯度下降,在初始参数基础上进行多步的梯度调整,达到仅用小样本数据就能快速收敛的目的.实验结果表明,该方法使得YOLOv3模型的检测精度提升了5.24%,且可以使梯度下降保持稳定,有效地满足YOLOv3模型在小样本数据训练情况下识别...
YOLO是基于深度学习的端到端的实时目标检测系统。与大部分目标检测与识别方法(比如Fast R-CNN)将目标识别任务分类目标区域预测和类别预测等多个流程不同,YOLO将目标区域预测和目标类别预测整合于单个神经网络模型中,实现在准确率较高的情况下快速目标检测与识别,更加适合现场应用环境。详情请参见: YOLO:实时快速目标检...
By means of the model-agnostic meta-learning (MAML) algorithm in meta learning, this paper improves the information transmission form of the backbone network in YOLOv3 to make Darknet-53 achieve two stages of parameter internal update and external update in gradient descent. By multi-step ...
模型初始化方面,由于MAML训练元参数能力的限制,作者将标准YOLOv3神经网络替换为以Tiny Darket为骨架的Deep Tiny YOLO。其具有参数量较少的特性。Fast adaptation方面,MAML是基于众多的任务来决定一个统一的模型初始参数,并根据每个任务,以梯度下降的方式,从模型初始参数开始进行数次微调得到一个好的task specific的模型...
implementation 和 tuning，而这些并不是发 paper 的决定性因素。。。（YOLO 这么强的例外）...
有较强的解释性，可以适用于绝大多数的模型，模型的可拓展性也不错。以上三条综合考虑，约等于稍微改...
phamnii 岛屿恋Yolo 什么时候能有很多钱_ 查看更多 a 相册 查看更多a 微博精彩 热门微博热门话题 微博会员微相册 微游戏微指数 手机玩微博 扫码下载,更多版本戳这里 认证&合作 申请认证链接网站 企业微博微博营销 微博标识广告代理商 开放平台 微博帮助 常见问题 自助服务 企业&商业热线 4000-980-980微博...
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