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YOLO介绍（深度网络物体检测）
YOLO介绍（深度网络物体检测）
YOLO
物体检测
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You Only Look Once，2016。将物体检测用回归的方法实现，与SSD共同走在世界的前列
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RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN 都是基于深度神经网络的图像目标检测模型。虽然这一系列模型在训练和检测上针对精 度与效率都在不断地优化，但是仍旧没有实现训练测试的端到端，而 且当前的检测速度也还无法针对视频进行目标检测。因此，Girshick 团队又提出了针 对视频进行目标检测的模型 YOLO(You Only Look Once)，该模型的训练和测试上 都是端到端的操作。
YOLO_V3 object detection
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1、YOLO车辆检测数据集 2、类别名： car 3、来源：从 VOCtrainva2012数据集 单类别提取得到 4、标签类别：txt和 xml两种 5、图片数量：1284
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深度学习-物体检测-YOLO系列视频教程，2020最新课程，课程主要包括两大核心模块： 1、YOLO系列算法精讲，详细解读3篇论文核心知识点与整体网络架构并对其效果展开深入分析，通俗讲解YOLO架构实现原理与效果提升细节 2、YOLO-V3项目实战，详细解读V3版本源码，通过debug模式讲解其中每一行代码，从根本掌握YOLO系列全部实现细节。整体风格通俗易懂，原理+实战实战，提供全部课程所需PP
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vs2015下使用动态链接库调用YOLOv3
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