yolov3.weights

YOLOv3的配置文件中有一段对anchors参数的配置 根据 《YOLO9000:Better, Faster, Stronger》 文章中所述：根据 《YOLOv3: An Incremental Improvement》 文章中所述：从数据集中类聚出来的锚框，相当于预测框的一个参考，...

可使用方括号。在论文正文中所引用的参考文献，应该使用方括号，用阿拉伯数字，1.2.等按顺序以右上角标形式标注在引用的地方，当引用多篇文献的时候，需要将个篇参考文献的序号在方括号内列出来，各个序号用“，”的形式，...

固定。在YOLO算法发表之前，大部分表现比较好的对象检测（Object Detection）算法都是以R-CNN为代表两阶段算法，这样的算法存在一个很明显的问题，那就是速度太慢，对于实时性要求很高的应用场景是不适用的。YOLO算法的作者没...

根据ndk版本不同，关联openmp库，需要在cmakeList的target_link_libraries中加入-static-openmp 参考： https://github.com/android/ndk/issues/1028

用yolov3做这些东西只是重复别人的实验，要有创新点，而且论文中要有对比实验，为什么yolov3要更好，这些都是要有的。

深度模型inference时间跟计算硬件、CNN结构、部署方法都有关系，yolov3在gtx1080ti下可以50ms per second, mssd分v1，v2，v3，由于CNN结构较小，且在设计上采用depthwise的设计思路，被广泛用于端侧进行使用，我在树莓派3b+...

当然可以重新训练呀。重新训练了，掌握自基础知识就比较厚重。这样你再设计起来，我就特别容易了。有了好的基础。就可以完成任务。

降到0.1到1之间最好。当loss值低于0.1时，可能会出现过拟合的情况，当loss值在0.1到1之间时，可以更好地避免过拟合的问题，loss值越低，表明模型的泛化能力也越强，可以更好地应用到新数据上。Loss是一种衡量模型...

在低准确率区域,Efficient-D0跟YOLOv3的相同准确率但是只用了1/28的计算量。而与RetianaNet和Mask-RCNN对比,相同的准确率只使用了1/8参数和1/25的计算量。在高准确率区域,EfficientDet-D7达到了51.0mAP,比NAS-FPN少使用4x参数量和...

yolo系列和ssd发表的时间顺序是yolov1,ssd,yolov2,yolov3,当然现在yolov4也出现了。这个是我之前在看完yolov1之后阅读ssd论文的时候记录的笔记,因此会涉及到很多和yolov1实现的对比。 fast rcnn系列的模型的套路: 1.使用事先设定的...