目标检测论文的引言

参考文献摘要：本文首先介绍了轻量化目标检测及其发展历程，接着又对网络进行概述，在此基础上引出近三年来最新的轻量化目标检测算法，最后对轻量化目标检

1、 引言 深度学习在分类领域变现很好,但是貌似在检测领域就相对没那么好了,造成这种差距的原因是什么呢?目标尺度变化太大。 在imageNet分类数据集中,不同尺度的实例的大小分

yolo无止境,已经发展到yolov6了,主页可见。那么继续做研究写综述和引言会用到之前系列。这次介绍下yolov3。 YOLOv3 的先验检测(Prior detection)系统将分类器或定位器重新用于执行

SSD发表之前，目标检测任务的算法分为两种两类：. two-stage：以R-CNN系列为代表，这类方法包括两步：（1）先使用selective search或卷积神经网

1 引言 目标检测是计算机视觉领域内一个长期存在的基础性难题,几十年来也一直都是一个活跃的研究领域。目标检测的目标是确定某张给定图像中是否存在给定类别(比如人、车、自行车、

综述：目标检测2001-2021. 目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学

YOLO V1 实时的目标检测 论文翻译 注:学习记录用 摘要 我们提出了一种新的目标检测方法YOLO。先前关于目标检测的工作重新使用分类器来执行检测。 相反,我们将目标检测框架作为一个

confidence就是预测目标的一个概率 绘制P-R曲线时要先去除recall的重复信息,相同的recall删除 根据查准率和查全率绘制的P-R曲线 AP就是P-R曲线的面积 目标检测方法主要分为两类: On

一、引言 自动驾驶是汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算等新一代信息技术深度融合的产物,是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向,已成