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YOLO对输入图像的大小不变。然而，在实践中，由于我们在实现算法时可能遇到各种问题，因此我们可能希望坚持使用恒定的输入大小。 其中一个重要问题是，如果我们想以批量方式处理图像（GPU可以并行处理批量图像，从而提高速度），则需要所有图像具有固定的高度和宽度。这是将多个图像连接. 知道 yolo 应该有深度学习基础吧，b站有很多讲解yolo的up主，找一个播放量高的就行，有视频理解起来也不难。然后就是找一份代码 (视频一般会提供)，debug一行一行看，把流程搞懂。油管上可以搜 Aladdin Persson，他的视频是手把手教你写yolov1 yolov3 的代码 首先回答的是，不见得input size越大越好。主要的原因是目前所采用的FPN结构的设计，不同size的物体被分到了不同的feature map上进行处理。我们的工作在以Resnet-50 FCOS在800 size下以及400 size下的图片进行了初步探索，实验结果表明，小物体在大的input size下performance好，而大物体在小的input size下performance.
之前用colab玩过yolo，之后看见到可以跑在树莓派上，有尝试的想法，但是树莓派太贵了。 后来又看见到stm32系列的和esp32系列的单片机可以跑m… 在这里插入图片描述 以上，如果有总结的不到位的地方欢迎指出。 一些清晰的总结和体会 最近看了sklearn用户指南里的 交叉验证：评估估计器性能，有一些更明确的体会记录在这，或许能帮助一些看完上面部分内容仍然有些懵懂的同学更好地理解。 我们都知道用相同的数据集训练和测试模型存在. 目标检测 (YOLO)使用的候选框一般都是矩形框，可不可以使用圆形框做候选框？ 一个缺陷目标检测的项目，需要求缺陷最小外接圆，想通过目标检测方法进行分类、位置确定和尺寸测量。 可不可以直接预测出最小外接圆，如何实现呢？ 显示全部 关注者 26
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。
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。以下是提高YOLO目标检测效果的几种主要策略。 本科生，怎么入门Yolo，以及实现自己的训练集？ 做项目需要，所以时间有限 显示全部 关注者 43 opencv跟python一样，是个开发框架。 YOLO 系列算法的实现版本有Python的，也有 Keras 的，windows上比较流行的是基于 Visual Studio 2015 或者2017开发的C++源码框架，其中代码配置需要OPENCV编译运行，Linux系统也一样。 所以既有YOLO算法系列调用OPENCV。
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