YOLO V1和YOLO V3深度学习目标检测补遗更新

作者/分享人:Q.IAN
向 Ta 提问
TCL集团工业研究院香港研究所-AI视觉算法实习生,视觉与图像处理研究生;参与中兴新能源汽车无线充电对位视觉项目,申请6项国家专利,现2项已授权、2项实审、2项待公开,获1项软件著作权,CSDN博客博主,深度学习学习者、爱好者、实践者、分享者

随着深度学习对目标检测的工业应用发展,尤其是在无人驾驶热度的带动之下,社会的各个工业领域都在尝试把这样一个好用的东西迁移到自己的产业中来。自从把 YOLO v3 用于训练自己的数据集 Chat 发布之后,发现文章的订阅量在逐步的上升,其中也发现了一些疏漏的地方和不足之处。

本Chat为 YOLO v1YOLO v3 两篇文章的补充内容,针对上述两篇文章存在的不足,给予适当的修改和补充。包括:

  1. YOLO v1 中的网络构建问题;
  2. YOLO v3 动手实践第四部分改动一处,voc_label.py 的特定修改;
  3. YOLO v3 动手实践第四部分增添对 cfg 文件夹下 .cfg 文件修改;
  4. YOLO v3 Darknet 框架下的训练和识别数据可视化;
  5. 总结感悟。

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