|
- 如何提高Yolo目标检测的效果？ - 知乎
YOLO（You Only Look Once）是近年来在计算机视觉领域广泛应用的目标检测模型。 尽管YOLO因其快速的推理速度和高效的实时性能广受欢迎，但要进一步提高其检测效果，尤其是在复杂场景或较小目标的情况下，仍然需要采取一系列优化措施。
- yolo 原理与实现方法是什么？ - 知乎
YOLO仅利用卷积层，使其成为一个全卷积网络（FCN）。在YOLO v3论文中，作者提出了一个名为Darknet-53的更深的特征提取器架构。正如其名称所示，它包含53个卷积层，每个卷积层后面跟随批量归一化层和Leaky ReLU激活函数。
- 目标检测比如 yolov5，训练输入图像大小默认是 640*640，这个是不是越大训练的效果越好 ？ - 知乎
知乎，中文互联网高质量的问答社区和创作者聚集的原创内容平台，于 2011 年 1 月正式上线，以「让人们更好的分享知识、经验和见解，找到自己的解答」为品牌使命。知乎凭借认真、专业、友善的社区氛围、独特的产品机制以及结构化和易获得的优质内容，聚集了中文互联网科技、商业、影视
- opencv和yolo是什么样的关系？ - 知乎
yolo本质上是一种算法。具体的参数和参数存放的形式与训练的框架和训练的超参有关。 opencv可以用dnn模块（3 x之后的contrib才有）把不同框架的yolo模型读进来然后读入图片（一般还要resize到yolo的输入张量大小）进行目标检测。
- YOLO和Openpose该怎么结合在一起? - 知乎
YOLO（You Only Look Once）和OpenPose是两种不同类型的计算机视觉技术，它们可以结合在一起用于增强人体分析和姿态估计任务。下面是如何将它们结合起来的一些思路： 1 YOLO用于目标检测，OpenPose用于姿态估计 YOLO：主要用于实时的物体检测，包括人、车、动物等
- YOLO是什么意思？ - 知乎
YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，是坏孩子做坏事前的宣言。 和拉丁语的“及时行乐”或“死亡警告”相类似，YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。
- 如何评价最新发布的YOLOv9，将对目标检测领域带来什么影响？ - 知乎
YOLO-World应该是YOLO系列发展的又一座“里程碑”。 最后，吐槽几句话吧，这眼瞅着YOLO后面的数字就要两位数了，所以希望到了v10的时候，把YOLOX奠定的那套框架更新一下吧，整点新活吧，不然就加个1的，真的就跟二三十年的老夫老妻似的，麻木了啊~
- CNN、RCNN、YOLO等和Alexnet、VGG等的关系是什么？ - 知乎
yolo v3 你看，Faster RCNN架构图中，卷积+relu+池化这些只占了一小块地方，而到了YOLO v3中，干脆用了很多“省略号”。 所以，从结构上来说，上面的第2组可以看成是第3组的组件。
|
|
|