重磅！就在刚刚，吊打一切的 YOLOv4 开源了！ / 开普饭

转载自:集智书童 Multiscale Domain Adaptive YOLO for Cross-Domain Object Detection 论文:https://arxiv.org/abs/ ...

Paper:<YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection>的翻译与解读YOLOv4的评价1.四个改进和一个创新这篇文章主要 ...

尽管目标检测新算法层出不穷,但在实际工程项目中不少52CV群友还是念着YOLOv3的好.将其部署到边缘设备等时,模型剪枝是非常有必要的,毕竟有原始模型有239M的参数,剪枝后往往也能提速不少. 比如之 ...

rectangle(frame, Point(left, top - round(1.5*labelSize.height)), Point(left + round(1.5*labelSize.wi ...

阅读大概需要5分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货在机器学习领域里,Dropout 是一个较为重要的方法,其可以暂时丢弃一部分神经元及其连接,进而防止过拟合,同时指数级.高效地连接不同网络架构 ...

无人机因为硬件计算能力较弱,要在其上实现实时的目标检测,需要算法参数量小.占用内存少.推断时间短.常见的算法往往难以直接应用. 一种比较直接的做法是对模型进行剪枝,尽量减少模型卷积层不必要的通道. 今 ...

获取有趣.好玩的前沿干货! 来源:计算机视觉研究院链接:https://medium.com/@jonathan_hui/yolov4-c9901eaa8e61 著作权归作者所有,侵删前段时间,突 ...

论文: Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking paper:https://arxiv.org/pdf/1901 ...

如果要在实际应用中部署目标检测,你会想到哪项算法? 在52CV目标检测交流群里,被提及最多的,恐怕就是YOLOv3了. 虽然新出的一些算法号称"完胜""吊打"某 ...

重磅干货,第一时间送达 PP-YOLO评估显示出更快的推断(x轴)和更好的准确性(y轴) PP-YOLO评估指标显示出比现有的最新对象检测模型YOLOv4更高的性能.但是,提出者百度却谦虚的声明: 无 ...

在建筑平面图的分析中,一些复杂的平面图总是会让人感到头晕脑胀,不同的标注方式以及不同的图形符号更难以让普通人去解读. 5种不同图形符号的浴缸以及真实场景中具有的遮挡,标注等信息有时,图形符号又会极其 ...

昨儿立下来的flag,今天还是要含泪完成的,抓紧时间赶呀!!! 本次用yolov4来实现人佩戴安全帽检测,若未佩戴安全帽则将人脸框出来,若佩戴安全帽,则将安全帽以及人脸框出来,多说无益,直接看效果吧! ...

YOLO:将yolo的.weights文件转换为keras.tensorflow等模型所需的.h5文件的图文教程解决问题将yolo的.weights文件转换为keras.tensorflow等模型 ...

重磅！就在刚刚，吊打一切的 YOLOv4 开源了！