前期利用yolov3去做飞机和油桶的检测，之后做了Faster RCNN和SSD的同级比对，确实是Faster RCNN好一些，yolo v5也要出来比较一番。下面的是yolov4与yolo v3的区别(部分)，最后用yolov5对飞机和油桶进行检测。 yolo v4与yolo v3有很多trick改进，包括两种:bag of freebies和bag of specials。bag of fr
SSD SSD是one-stage目标检测方法，和yolo一样。可以同时进行目标检测和分类，速度很快。 SSD主要流程: 选取合适的模型结构，挑选其中合适的特征层或者所有特征层作为backbone，再之后加上额外的卷积网络，组成SSD网络 选取其中的6层卷积层输出，对卷积层输出做2个操作。 坐标信息卷积处理：num_anchors x 4 分类信息卷积处理：num_anchors x
Faster RCNN 前几篇写了yolo系列的模型训练以及模型优化，加速，这篇是关于Faster RCNN。Faster RCNN所用的数据集是来自yolo v3，基本可以无缝使用。数据集参考：https://blog.csdn.net/kui9702/article/details/122954209 本节代码 GitHub：https://github.com/kile97/faster
Faster RCNN 目标检测有2种，一种是one stage目标检测，比如YOLO，SSD，Retina-Net；另外一种是two stage，比如RCNN家族，SPP net等。 YOLO v3项目文章： https://blog.csdn.net/kui9702/article/details/122954209 https://blog.csdn.net/kui9702/arti
Tensorflow Lite Tensorflow Lite(tf lite) 针对移动设备(安卓、ios)和嵌入式设备的轻量化解决方案，占用空间小，低延迟。tf lite在android8.1以上的设备上可以通过ANNA启用硬件加速。 tf lite 主要流程： 加载、转换模型 在前几篇 我用yolo v3 训练了一个keras模型，本次操作用这个keras模型。注意：之前的操作是
数据集链接:https://url25.ctfile.com/f/34628125-542711816-13fa54（访问密码：3005） yolov3 使用的链接：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3 环境：linuxtensorflow-gpu 1.7.0python3.6 数据集： 数据集包含2类：一类是飞机图(aircraft)；另外一类是油
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