论文3—《基于改进 YOLOv5s 的复杂环境下新梅检测方法》文献阅读分析报告

article/2025/1/14 23:12:43

http://www.mzlw.cn/XwkJ9DSK.shtml

YOLO系列介绍

一、YOLO-V1 YOLO-V1（You Only Look Once Version 1）是一个用于目标检测的深度学习模型，由Joseph Redmon等人于2016年提出。它的设计理念是将目标检测视为一个回归问题，从而实现实时检测。经典的one-stage方法 You Only Look Onc…

YOLOv1中文翻译(逐句翻译)

你只需看一次：统一的实时目标检测 Joseph Redmon∗, Santosh Divvala∗†, Ross Girshick, Ali Farhadi∗† University of Washington∗, Allen Institute for AI†, Facebook AI Research 摘要我们介绍了一种新的目标检测方法：YOLO。之前关于目标检…

目标检测经典论文——YOLO论文翻译：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection（YOLO：统一的实时目标检测）

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection YOLO：统一的实时目标检测 Joseph Redmon*, Santosh Divvala*†, Ross Girshick, Ali Farhadi*† University of Washington*, Allen Institute for AI†, Facebook AI Research http://pjreddie.com/yolo/…

卷积神经网络——YOLOv3论文翻译

论文链接：https://arxiv.org/abs/1804.02767 YOLOv3: An Incremental Improvement Abstract (摘要) 我们提出了一些对YOLO的升级！我们做了一些小的设计修改来使它更好。我们同样训练了该新网络，它的表现非常不错。它比上一个版本大一点但是精度更高。别担心，它仍然足够快…

一文详解Yolov5——基于Yolov5的火灾检测系统

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基于深度学习的目标检测方法综述

引言现有的深度学习的目标检测方法，可以大致分为两类：一、基于候选区域的目标检测方法；二、基于回归的目标检测方法。依据方法的提出时间，可以构建出如下时间线： 2014 CVPR R-CNN[1]2015 arXiv DenseBox[14]2015 ICC…

目标检测经典论文——YOLOv3论文翻译（纯中文版）：YOLOv3：增量式的改进（YOLOv3: An Incremental Improvement）

目标检测经典论文翻译汇总：[翻译汇总] 翻译pdf文件下载：[下载地址] 此版为纯中文版，中英文对照版请稳步：[YOLOv3中英文对照版] YOLOv3：增量式的改进 Joseph Redmon Ali Farhadi University of Washington 摘要我…

寒假的一点笔记《123速通》

V123速通 2022-2-15 v1 v2 v3 总结 v1 2016年，Joseph Redmon、Santosh Divvala、Ross Girshick等人提出了一种单阶段（one-stage）的目标检测网络。它的检测速度非常快，每秒可以处理45帧图片，能够轻松地实时运行。由于其…

YOLOv2: YOLO9000: Better, Faster, Stronger

1. 论文简介论文名：YOLO9000: Better, Faster, Stronge 论文地址 ：YOLOv2 论文作者：Joseph Redmon, Ali Farhadi 论文时间：2017年CVPR最佳论文提名论文主要分为了3部分：Better，Faster和Stronger。在…

YOLO v1详细解读

《You Only Look Once: Unifified, Real-Time Object Detection》 Joseph Redmon∗* , Santosh Divvala∗†, Ross Girshick** , Ali Farhadi∗† University of Washington∗ , Allen Institute for AI*†* , Facebook AI Research*** 发表时间及期刊：2016 CVPR …

目标检测经典论文——YOLOv3论文翻译：YOLOv3: An Incremental Improvement（YOLOv3：增量式的改进）

YOLOv3: An Incremental Improvement YOLOv3：增量式的改进 Joseph Redmon Ali Farhadi University of Washington Abstract We present some updates to YOLO! We made a bunch of little design changes to make it better. We also trained this new network t…

论文研读 —— 4. You Only Look Once Unified, Real-Time Object Detection (1/3)

文章目录 Authors and PublishmentAuthorsBibtex CategoriesAbstract1. Introduction Authors and Publishment Authors Joseph Redmon / University of WashingtonSantosh Divvala / University of Washington, Allen Institute for AIRoss Girshick / Facebook AI Research…