摘要:
yolov3的论文写的比较简略,不看yolov1,yolov2很难直接看懂. 建议先看v1,v2论文. yolov3主要做了几点改进 改进了特征提取部分的网络结构 多尺度预测 分类由softmax改为logistic 前面2个改进使得yolo对小目标的检测效果更好. 特征提取网络 由darknet1 阅读全文
摘要:
感觉是机器翻译,好多地方不通顺,凑合看看 原文名称:Complex YOLO: An Euler Region Proposal for Real time 3D Object Detection on Point Clouds原文地址:http://www.sohu.com/a/285 阅读全文
摘要:
转自https://zhuanlan.zhihu.com/p/45331609 无人驾驶技术涵盖了感知、决策、控制等领域的方方面面。感知层面对目标识别跟踪、障碍物检测、精确定位等技术的需求,使得深度学习等人工智能技术得到广泛应用。深度学习模型非常依赖无人车行驶环境的数据,而这些数据在工程中非常难获得 阅读全文