进一步加大对小框的损失，值的范围是，边界框的尺寸越小，bbox_loss_scale 的值就越大。box_loss_scale可以弱化边界框尺寸对损失值的影响；
正如作者论文中的这一句，如今许多人都专注如何设计一个更好的backbone或者更好地提取特征来提高检测模型的性能，但是他们却忽略了可以直接用IoU/GIoU来代替L范数损失函数，而作者也是以此为出发点提出了GIOU——generaliz...
今天给大家介绍斩获CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention的YOLO v2的论文，YOLO9000:Better, Faster, Stronger。准确来说这篇论文提出了两个模型：YOLO v2和YOLO9000，本篇论文主要的工作可以概括为2步：...
简单流程图YOLO检测的流程十分简单，如论文中的这张图所示：1、将图像resize到448×448作为神经网络的输入2、用卷积神经网络得到一些bounding box坐标、box中包含物体的置信度和class probabilities3、进行nms(非极大值...
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2baaamaaadiabyuwlbrpfacgdayeaabqa.f10002.mp4?dis_k=0f930c24bc2393b79e775fb
近年来，Transformer 成为了深度学习领域非常受欢迎的一种架构，它依赖于一种简单但却十分强大的机制——注意力机制，使得 AI 模型有选择地聚焦于输入的某些部分，因此推理更加高效。...
目前计算机视觉（CV，Computer Vision）与自然语言处理（NLP，Natural Language Process）是深度学习的主要研究领域。而计算机视觉的三大任务是图像分类、目标检测和目标分割。...
论文题目《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934论文代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet
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有了前面两篇文章的铺垫，基本上YOLOV3的损失函数就比较明确了。然后在上一节还存在一个表述错误，那就是在坐标损失中针对bbox的宽度和高度仍然是MSE Loss，而针对bbox的左上角坐标，的损失则是我们YOLOV3损失函数再思考 Plu...
