为此,研究者提出了一系列不同尺度的模型,将其命名为“YOLO-Z”,当以50%的IoU检测较小的物体时,这些模型的mAP提升高达6.9%,而代价与原始YOLOv5相比,推理时间增加了 3ms。 研究者们的目标是为未来的研究提供有关调整流行检测器(例如YOLOv5)以解决特定任务的潜力的信息,并提供有关特定更改如何影响小物体检测的见解...
YOLO-Z: Improving small object detection in YOLOv5 for autonomous vehicles PDF: https://arxiv.org/pdf/2112.11798.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks ...
【自然科学论文品读】YOLOX的论文解读发布于 2021-07-25 23:24 · 6367 次播放 赞同213 条评论 分享收藏喜欢 举报 自然科学论文卷积神经网络(CNN)NVIDIA(英伟达)计算机视觉深度学习(Deep Learning) 写下你的评论... 3 条评论 默认 最新 UPUP 2021-07-26 回复2 宁静 ...
为此,研究者提出了一系列不同尺度的模型,将其命名为“YOLO-Z”,当以50%的IoU检测较小的物体时,这些模型的mAP提升高达6.9%,而代价与原始YOLOv5相比,推理时间增加了 3ms。 研究者们的目标是为未来的研究提供有关调整流行检测器(例如YOLOv5)以解决特定任务的潜力的信息,并提供有关特定更改如何影响小物体检测的见解...
在这两种情况下,neck都保留了类似的功能,但复杂性有所不同,因此实现它们所需的层数和连接数也有所不同。 其他修改可见论文。 可以在包含性和排他性的结构方面实现如何支持较小的特征图的示例 四、实验分析 Results of applying individual architectural changes to YOLOv5 at each scale YOLOv5和YOLO-Z的比较...
需要视频学习资料评论【我想要】 同时给大家准备了一份学习资料礼包 资源有限,需要的快来领取哦。 ①本人不定期的直播课程,教学和困惑解答 ②AI人工智能:54份行业重磅报告汇总 ③ 进简历的企业级项目实战。 ④100篇+深度学习论文合集 ⑤人工智能必读书籍 ⑥专属学习路径
目标检测论文精读系列之YOLOv7。在5FPS到160FPS的范围内,YOLOv7的速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。
当YOLOv4遇见3D目标检测和跟踪!论文源码在简介处 发布于 2022-04-07 22:08 · 8744 次播放 yolov4目标检测3D 写下你的评论... 8 条评论 默认 最新 一两云中人 好厉害!可以给发下论文名字吗 2022-04-24 回复喜欢 圆圆 作者 私信发你了
“YOLO”是一个对象检测算法的名字,YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络(CNN)应用于整个图像,将图像分成网格,并预测每个网格的类概率和边界框。YOLO非常快。由于检测问题是一个回归问题,所以不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍,比“Fast