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YOLO算法，迟到N年的毕业设计。但是让计算机识别视频里是一只猫就是一件非常困难的事情。卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork)在前文秒懂深度学习中，我们已经了解了最基本的深度神经网络是什幺样子的。卷积运算的操作过程就是用过滤...
采用动态阈值设计,利用密度检测卷积神经网络的输出动态调整阈值的大小。在密度较大的图片位置设置相对较小的阈值,在密度较小的位置设置相对较大的阈值,可以有效地提升神经网络算法的通用性。2.在提高算法的训练速度方面,本文优化了原YOLO算法的损失
从上图可以看到yolov1的检测步骤：将输入图片缩放到448x448的尺寸对输入图像运行一个卷积神经网络根据预测边界框的置信度筛选出最优结果（NMS）统一检测方法下面我们来详细看一下yolov1算法的细节问题。边界框的置信度计算公式为：其中第一项为当前网格中是否含有目标物体，含有的...
研究目的.本次毕业设计拟对COCO数据集进行提取，并结合其他自制数据集补充，得到行人车辆的图片和标签，搭建YouOnlyLookOnce(YOLO)网络模型，训练得到针对车辆和行人的目标检测模型。.研究意义.目标检测是计算机视觉中的一个重要分支，常用的方法有R...
YOLO算法的优点如下：.1，速度快，YOLO将物体检测作为回归问题进行求解，整个检测网络pipeline简单。.在titanxGPU上，在保证检测准确率的前提下（63.4%mAP，VOC2007testset），可以达到45fps的检测速度。.2，背景误检率低。.YOLO在训练和推理过程中能‘看到’整张...
图1-1YOLO目标检测系统2统一检测（UnifiedDetection）作者将目标检测的流程统一为单个神经网络。该神经网络采用整个图像信息来预测目标的boundingboxes的同时识别目标的类别，实现端到端实时目标检测任务。
论文神经网络深度学习（DeepLearning）如何在论文中给自己设计的神经网络命名？写论文的时候经常会需要给自己设计的神经网络命名，大家都是怎么给自己的网络命名的？怎么才能让名称更简洁漂亮？显示全部关注者17被浏览3,675关注问题...
基于卷积神经网络YOLO的车辆压实线检测方法研究文献类型硕士论文作者周跃琪作者单位浙江科技学院导师项新建文献来源浙江科技学院发表年份2020学科分类工程科技Ⅱ辑,信息科技专业分类公路与水路运输,计算机软件及计算机应用...
论文将围绕硬件结构、计算性能、功耗、片上缓存、硬件资源利用率等方面,开展基于人脸检测YOLO算法的专用型卷积神经网络推理加速器的研究与设计,主要工作有:(1)研究与分析人脸检测YOLO算法,依据算法调整神经网络结构与训练参数,训练符合人脸检测的卷积
本篇论文共69页，点击这进入下载页面。.更多论文.基于YOLO的目标检测算法设计与实现.基于多元智能理论的初中英语课堂作.基于博弈论的多机械臂系统非合作目.基于DSP的偏振解复用技术研究.多关节多类型故障的空间机械臂容错.有效教学视角下农村初中...
YOLO算法可以分成三步:一、将输入图像等分成个格子;二、将整张图像输入进神经网络,预测每一个格子是否存在目标,目标的边界框,目标的类别;三、将上一步中的边界框做非极大值抑制(NMS...
我们将对象检测的分离组件统一为单个神经网络。我们的网络使用来自整个图像的特征来预测每个boundingboxes(边界框)。它还预测所有边界的所有图像的包围盒。这意味着我们在整体范围...
我们将目标检测的单独组件集成到单个神经网络中。我们的网络使用整个图像的特征来预测每个边界框。它还可以同时预测一张图像中的所有类别的所有边界框。这意味着我们的网络全面地推...
仍采用之前的logis,其中cx,cy是网格的坐标偏移量,pw,ph是预设的anchorbox的边长.最终得到的边框坐标值是b*,而网络学习目标是t*,用sigmod函数、指数转换。类别预测YOLOv3不使用Soft...
相关论文以题为“DesignSpaceExplorationforYOLONeuralNetworkAccelerator”于2020年11月16日发表在《Electronics》上。目前,卷积神经网络(CNN)被广泛应用于大量领域,如物体...
针对当前基于卷积神经网络的目标检测算法在小型图像处理计算平台中兼容性较差、计算能力低下以及网络训练过程中占用内存过大的问题,提出了一种轻量化卷积神经网...
这些论文大部分都发表在计算机视觉顶级学术会议上。这7份论文资料,100p以上的内容体量。建议收藏学习。01resnet02CNN03batchnorm04alexnet05visualzing06resnet07yolo4
2.2.2YOLOv1第17-18页2.2.3YOLOv2第18-19页2.2.4YOLOv3第19-20页2.3模型压缩及结构优化问题的相关算法理论第20-23页2.3.1剪枝和参数共享第20-21页2.3.2紧凑...
我们只是输入完整的图像,并没有做其他处理。实验过程中设计的多尺寸训练,大量数据增强和batchnormalization等操作均符合标准。模型训练和测试的框架是Darknet...