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- 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
- 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
- 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。
- 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
- yolo 原理与实现方法是什么？ - 知乎
YOLO的最终输出，在本例中为7个元素长的向量，已经计算出来。 现在我们可以使用这些值生成最终的推理，由于S = 1，所以只有一个网格单元。
- 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。
- opencv和yolo是什么样的关系？ - 知乎
opencv跟python一样，是个开发框架。 YOLO 系列算法的实现版本有Python的，也有 Keras 的，windows上比较流行的是基于 Visual Studio 2015 或者2017开发的C++源码框架，其中代码配置需要OPENCV编译运行，Linux系统也一样。 所以既有YOLO算法系列调用OPENCV。
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