VGG变种

本文来自公众号“AI大道理”yolo v3的预测结果就是我们想要的最终的预测框。从原始图片到框出物体的图片，这中间经历了什么呢？​预测过程（1）添加灰条yolo v3需要输入416*416大小的图片，然而我们采集的图片未必都是这样的尺寸。若直接resize，图片会被拉伸导致失真的。给图像增加灰条，实现不失真的resize。（2）获得预测参数这样输入后就可以获得网格的预测结果，将结果保存到list里

本文来自公众号“AI大道理​SPP对于一个CNN模型，可以将其分为两个部分：前面包含卷积层、激活函数层、池化层的特征提取网络，下称CNN_Pre，后面的全连接网络，下称CNN_Post。许多CNN模型都对输入的图片大小有要求，实际上CNN_Pre对输入的图片没有要求，可以简单认为其将图片缩小了固定的倍数，而CNN_Post对输入的维度有要求。SPP：空间金字塔池化，无论CNN_Pre输出的feat

本文来自公众号“AI大道理”YOLO v2 是 YOLO v1的进阶版，它没有彻底否定 YOLO v1，而是在 YOLO v1 的基础上，融合了很多其它论文优秀的思想做了大幅的提升。YOLO v1 比较低的召回率和比较高的定位误差。所以，让 YOLO v1变得更好指的是保持准确率的情况下：提升召回率降低定位误差YOLO v2的思想1）Batch NormalizationBatch Norm...

本文来自公众号“AI大道理”转自 | 青云原文 |https://blog.csdn.net/m0_45962052/article/details/105199178​YOLO v3 是目前工业界用的非常多的目标检测的算法。YOLO v3 没有太多的创新，主要是借鉴一些好的方案融合到 YOLO v2 里面。不过效果还是不错的，在保持速度优势的前提下，提升了预测精度，尤其是加强了对小物体的识别能力

本文来自公众号“AI大道理”为什么会有ResNet？神经网络叠的越深，则学习出的效果就一定会越好吗？答案无疑是否定的，人们发现当模型层数增加到某种程度，模型的效果将会不升反降。也就是说，深度模型发生了退化情况。那么，为什么会出现这种情况？按理说，当我们堆叠一个模型时，理所当然的会认为效果会越堆越好。因为，假设一个比较浅的网络已经可以达到不错的效果，那么即使之后堆上去的网络什么也不做，模型的效果也不

本文来自公众号“每日一醒”​Yolo v5一共有四个模型，分别为Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x。Yolov5s网络最小，速度最少，AP精度也最低，如果检测的以大目标为主，追求速度，倒也是个不错的选择。其他的三种网络，在此基础上，不断加深加宽网络，AP精度也不断提升，但速度的消耗也在不断增加。YOLOV5的改进1、backbone：CSPDarkNet53+Focus

论文原文：https://arxiv.org/abs/2204.068061、摘要这篇文章介绍了YoLoPose，基于流行的YOLO框架，实现了一种新颖的无热力图的关节检测与2D多人姿态估计。当前，基于热力图的方法是两个阶段，这个方法并不是最优的，因为他们不是端到端训练的，并且训练依赖于可替代的L1损失，它并不等同于最大化评估策略，即目标关键点相似度（object keypoint similar

上一专题搭建了一套GMM-HMM系统，来识别连续0123456789的英文语音。但若不是仅针对数字，而是所有普通词汇，可能达到十几万个词，解码过程将非常复杂，识别结果组合太多，识别结果不会理想。因此只有声学模型是完全不够的，需要引入语言模型来约束识别结果。让“今天天气很好”的概率高于“今天天汽很好”的概率，得到声学模型概率高，又符合表达的句子。1 语言模型真面目定义：对于语言序列词ω1,ω2,ω3

本文来自公众号“AI大道理​目标检测或者实例分割不仅要关心语义信息，还要关注图像的精确到像素点的浅层信息。所以需要对骨干网络中的网络层进行融合，使其同时具有深层的语义信息和浅层的纹理信息。PANet整体结构PANet（Path Aggregation Network）最大的贡献是提出了一个自顶向下和自底向上的双向融合骨干网络，同时在最底层和最高层之间添加了一条“short-cut”，用于缩短层之间