黑崎龍少
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：如果说fa
未未姐姐
YOLOv3给每个边界框用逻辑回归预测一个objectness score，如果某个边界框和真实框重合度比其他都高，那么它的objectness score应该是1。而其他框虽然也与真实框有重叠，会被忽略掉。类别预测 使用的是sigmoid函数，
哈亮亮魔人
在论文正文中所引用的参考文献，应该使用方括号，用阿拉伯数字，.等按顺序以右上角标形式标注在引用的地方，当引用多篇文献的时候，需要将个篇参考文献的序号在方括号内列出来，各个序号用“，”的形式，
PaperwizPx
因此在 YOLO v3 在网络结构中把原先的 softmax 层换成了逻辑回归层,从而实现把单标签分类改成多标签分类。用多个 logistic 分类器代替 softmax 并不会降低准确率,可以维持 YOLO 的检测精度不下降。 对于对象检测,不仅要考虑精度,
YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了
英式风情茶 5人参与回答 2024-12-29 YOLOv3 的提出不是为了解决什么问题，整篇论文其实是技术报告。YOLOv3 在 YOLOv2 基础上做了一些小改进，文章篇幅不长，核心思想和 YOLOv2、
豪门小慧子 5人参与回答 2024-12-29 tune这个预训练模型160个epoch，学习率采用0.001，并且在第60和90epoch的时候将学习率除以10，weight decay采用0.0005。这
歹徒通缉令 5人参与回答 2024-12-29 YOLOv3 的提出不是为了解决什么问题，整篇论文其实是技术报告。YOLOv3 在 YOLOv2 基础上做了一些小改进，文章篇幅不长，核心思想和 YOLOv2、
跑跑跑pao 5人参与回答 2024-12-30 = 255，3表示3类anchor，4表示预测的框，1表示框的置信度，80表示类别置信度 上述1,2点可以参考 yolov2算法详解 , 第3点参考 Focal
小淘淘0312 6人参与回答 2024-12-30 