本文中将简单总结YOLO的发展历史，YOLO是计算机视觉领域中著名的模型之一，与其他的分类方法，例如R-CNN不同，R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）不同，YOLO将任务统一为一个回归问...

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

Awesome Fine-grained Visual Classification Awesome Fine-Grained Image Analysis – Papers, Codes and Datasets—-weixiushen

本博客大部分参考http://blog.csdn.net/zy1034092330/article/details/62044941，其中夹杂着自己看论文的理解

欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。...

https://github.com/bubbliiiing/object-detection-augmentation

近年来出现了一种应用上下帧来提高检测的性能的研究趋势，即视频目标检测。现有的方法通常会融合时序特征以增强检测性能。然而，这些方法通常缺乏来自相邻帧的空间信息，并且存在特征融合不足的问题。...

该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对...

Region CNN(RCNN)可以说是利用深度学习进行目标检测的开山之作。作者Ross Girshick多次在PASCAL VOC的目标检测竞赛中折桂，2010年更带领团队获得终身成就奖，如今供职于Facebook旗下的FAIR。 这篇文章思路简洁，在DPM方法...

期结合深度学习研究图像识别、图像分类应用。希望文章对您有所帮助，如果有不足之处，还请海涵~