建站之星官网登陆,html5彩票网站模板,wordpress $comment,建设宠物网站的可行性只能跑跑官方代码，非官方代码训练py出现问题，我又不会改，想着还是要自己从零到一实现下模型，最慢的方法才是最快的方法。 目录 0.简介0.0 如何从零开始手写简介0.1 前提知识0.1.1 全卷积神经网络，Fully Convolutional Neural Network0.1.2 锚箱 Anchor Boxes0.1.3 做出预测… 只能跑跑官方代码，非官方代码训练py出现问题，我又不会改，想着还是要自己从零到一实现下模型，最慢的方法才是最快的方法。 目录 0.简介0.0 如何从零开始手写简介0.1 前提知识0.1.1 全卷积神经网络，Fully Convolutional Neural Network0.1.2 锚箱 Anchor Boxes0.1.3 做出预测 Making Predictions0.1.4 中心坐标 Center Coordinates0.1.5 边界框的尺寸 Dimensions of the Bounding Box0.1.6 客观评分 Objectness Score0.1.7 阶级机密 Class Confidences0.1.8 跨不同尺度的预测 Prediction across different scales0.1.9 输出处理 Output Processing0.1.10 对象置信度阈值 Thresholding by Object Confidence0.1.11 非最大抑制 Non-maximum Suppression0.1.12 实现方案 Our Implementation 1.构建YOLOv3 0.简介
0.0 如何从零开始手写简介
介绍如何从配置文件创建网络架构、加载权重和设计输入/输出管道
近年来，人们开发了许多用于目标检测的算法，其中一些包括YOLO、SSD、Mask RCNN和RetinaNet。
致力于改进目标检测，学习目标检测的最好方法是自己从头开始实现算法。
使用PyTorch实现一个基于YOLOv3的目标检测算法。 代码置于这个Github存储库中： YOLO_v3_tutorial_from_scratch
主要有5个部分： 0.卷积神经网络如何工作，边界盒回归，IoU和非最大抑制 1.理解YOLO工作原理 2.创建网络架构的层 3.实现网络的前向传递 4.目标得分阈值和非最大抑制 5.设计输入和输出管道
0.1 前提知识
0.1.1 全卷积神经网络，Fully Convolutional Neural Network
YOLO仅使用卷积层，使其成为一个全卷积网络（FCN）。它有75个卷积层，具有跳过连接和上采样层。
