Open Nav

YOLO9000:更好,更快,更强

以下是资料介绍,如需要完整的请充值下载.
1.无需注册登录,支付后按照提示操作即可获取该资料.
2.资料以网页介绍的为准,下载后不会有水印.仅供学习参考之用.
   帮助中心
资料介绍:

YOLO9000:更好,更快,更强(中文8000字,英文PDF)
引  言
YOLO9000是一个最新的,能检测超过9000种分类物体的实时检测系统。首先我们提出了一些新颖的、从先前工作中总结的方法对已有的YOLO算法进行改进。改进后的YOLOv2在PASCAL VOC数据集和COCO数据集标准检测任务中是一个先进的模型。同时运用一种新颖的多尺度训练方法,使得相同的YOLOv2模型能在不同大小的图片上运行,且在精度和准确度之间达到轻松的平衡。在67fps(画面每秒传输帧数)时,YOLOv2在VOC2007数据集中能达到76.8 mAP。在40 fps时,YOLOv2获得78.6 mAP。YOLOv2不仅性能优于其它先进的方法,如使用ResNet的faster-RCNN和SSD,同时运行速度明显更快。最后,我们提出了一种联合训练目标检测和分类的方法。使用这种方法,我们在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集上同时训练YOLO9000。我们使用联合训练方法让YOLO9000预测没有标记数据的目标进行分类。尽管200个类中只有44类的检测数据,YOLO9000在ImageNet检测验证集上获得19.7 mAP。对于不在COCO的156类中,YOLO9000获得16.0 mAP。但是YOLO可以检测超过200个类;它检测超过9000个不同目标类别。而且实时运行。

[资料来源:https://www.doc163.com]

 

[资料来源:Doc163.com]

  • 关于资料
    提供的资料属本站所有,真实可靠,确保下载的内容与网页资料介绍一致.
  • 如何下载
    提供下载链接或发送至您的邮箱,资料可重复发送,若未收到请联系客服.
  • 疑难帮助
    下载后提供一定的帮助,收到资料后若有疑难问题,可联系客服提供帮助.
  • 关于服务
    确保下载的资料和介绍一致,如核实与资料介绍不符,可申请售后.
  • 资料仅供参考和学习交流之用,请勿做其他非法用途,转载必究,如有侵犯您的权利或有损您的利益,请联系本站,经查实我们会立即进行修正! 版权所有,严禁转载
    doc163.com Copyright © 2012-2024 苏ICP备2021029856号-4