|
- 如何提高Yolo目标检测的效果？ - 知乎
类型：目标检测 Yolo格式 描述： 训练集共5918张图像 测试集共797张图像 图像尺寸：640x640 在这里插入图片描述 基于YOLOv8的山体滑坡数据集的目标检测任务，从安装依赖、准备数据集、配置YOLOv8模型、训练和评估模型、到最后的GUI应用程序来展示模型预测结果。
- yolo 原理与实现方法是什么？ - 知乎
YOLO对输入图像的大小不变。然而，在实践中，由于我们在实现算法时可能遇到各种问题，因此我们可能希望坚持使用恒定的输入大小。 其中一个重要问题是，如果我们想以批量方式处理图像（GPU可以并行处理批量图像，从而提高速度），则需要所有图像具有固定的高度和宽度。这是将多个图像连接
- 目标检测比如 yolov5，训练输入图像大小默认是 640*640，这个是不是越大训练的效果越好 ？ - 知乎
首先回答的是，不见得input size越大越好。主要的原因是目前所采用的FPN结构的设计，不同size的物体被分到了不同的feature map上进行处理。我们的工作在以Resnet-50 FCOS在800 size下以及400 size下的图片进行了初步探索，实验结果表明，小物体在大的input size下performance好，而大物体在小的input size下performance
- 如何看待DECI团队提出的YOLO-NAS？ - 知乎
YOLO-NAS 专为生产用途而设计，与 NVIDIA® TensorRT™ 等高性能推理引擎完全兼容，并支持 INT8 量化以实现前所未有的运行时性能。 这种优化使 YOLO-NAS 在现实场景中表现出色，例如自动驾驶汽车、机器人和视频分析应用程序，在这些场景中低延迟和高效处理至关重要。
- CNN、RCNN、YOLO等和Alexnet、VGG等的关系是什么？ - 知乎
YOLO v3 你看，Faster RCNN架构图中，卷积+relu+池化这些只占了一小块地方，而到了YOLO v3中，干脆用了很多“省略号”。 所以，从结构上来说，上面的第2组可以看成是第3组的组件。
- 为什么没有人用yolo去做增量学习？ - 知乎
为什么目前没有广泛使用YOLO架构进行增量学习？，这主要是YOLO模型在实际应用中的局限性所致。 增量学习（Incremental Learning）是机器学习中的一种策略，目的是使模型能够适应新数据，同时不会忘记之前学习的知识。这种方法在处理持续流入的数据时特别有用，例如在视频监控或社交媒体分析等
- pytorch、TensorFlow、OpenCV、YOLO是什么？ - 知乎
pytorch、TensorFlow、OpenCV、YOLO是什么？ 书上说pytorch是一种深度学习框架，什么意思啊？ YOLO是一种目标检测模型，又是什么意思？ 他们有什么区别和联系？ 显示全部 关注者 24 被浏览
- YOLO是什么意思？ - 知乎
YOLO是You Only Live Once 的缩写，是从国外传到中国的正火的生活方式，YOLO族通常是很酷的青年，有自己的梦想，自己的想法，大家聚集在一起激发创意，分享故事。“及时行乐”是YOLO族的生活信条，但并不代表着对堕落生活的默许，通常的YOLO族们讲究生活的品质，如果是自己喜欢的事情可以做到极致
|
|
|