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实现原版的YOLOv1并没有多大的意义，因此，根据 《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094) 一书，在不脱离YOLOv1的大部分核心理念的前提下，重构一款较新的YOLOv1检测器，来对YOLOV1有更加深刻的认识。 书中源码连接:GitHub - yjh0410/RT-ODLab: YOLO Tutorial 对比原始YOLOV1网络，主要改进点如下：
目标检测算法主要分两类：One-Stage与Two-Stage。One-Stage与Two-Stage是两种不同的思路，其各有各的优缺点。 One-Stage 主要思路：直接通过卷积神经网络提取特征，预测目标的分类与定位； Two-Stage 主要思路：先进行区域生成，即生成候选区域（Region Proposal），在通
目录 基于深度学习的无人机航拍图像目标检测算法研究与应用 基于深度学习的目标检测相关知识理论
目录 基础理论及相关技术 2.1 深度学习基础理论
我们在之前实现YOLOv1的基础上，加入了先验框机制，快速的实现了YOLOv2的网络架构，并且实现了前向推理过程。 经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(1)总体网络架构及前向推理过程 如前所述，我们使用基于先验框的正样本匹配策略。 由于每个网格只输出一个边界框，因此在
利用深度学习进行目标检测的算法可分为两类：two-stage和one-stage。two-stage类的算法，是基于Region Proposal的，它包括R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN；one-stage类的算法仅仅使用一个CNN网络直接预测不同目标的类别与位置，它包括YOLO系列算法、SSD算法。two-stage类算法精度高，但速度慢，
前言 其实网上已经有很多很好的解读各种论文的文章了，但是我决定自己也写一写，当然，我的主要目的就是帮助自己梳理、深入理解论文，因为写文章，你必须把你所写的东西表达清楚而正确，我认为这是一种很好的锻炼，当然如果可以帮助到网友，也是很开心的事情
标签分配（Label Assignment）标签分配策略是对训练过程中各个Anchor划分正负属性，并分配各自学习目标的策略方法，在整体上通过标签是否是非负即正可以分为硬标签分配和软标签分配。其中，硬标签分配可以分成静态分配策略和动态分配策略两类。 动态 静态分配策略 静态标
https://www.mdpi.com/2504-446X/7/8/526 在各种研究领域中，对无人机的图像进行目标检测是一项有意义的任务。然而，无人机的图像带来了独特的挑战，包括图像尺寸大、检测对象尺寸小、对象密集分布、对象重叠以及光线不足影响目标检测的准确性。本文提出了Drone-YOLO，这是一系列
labelImg是一个开源的图像标注工具，用于创建图像标注数据集。它提供了一个简单易用的界面，允许用户通过绘制边界框或者创建多边形来标注图像中的对象。它支持多种常见的标注格式，如Pascal VOC、YOLO和COCO等。 使用labelImg，用户可以加载图像文件夹，逐个标注图像中的对
