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YOLOX: 2021年超越YOLO系列的新一代目标检测算法
YOLOX是一种新一代目标检测算法,于2021年超越了YOLO系列的先前版本。本文介绍了YOLOX的简介、模型结构、改进之处,包括数据增强和不使用anchor等特点。- 392
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开源的4D雷达数据集及其在自动驾驶领域的应用
本文介绍了两个开源的4D雷达数据集,以及它们在自动驾驶领域的应用。其中包括了对数据集的描述、使用深度学习进行目标检测的方法,以及对雷达传感器的应用和发展趋势。- 156
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目标检测方法的性能评估方法及IoU原理解析
本文介绍了目标检测方法的性能评估方法,包括IoU原理的解析,以及目标检测算法在图像分类问题中的应用。了解目标检测的原理和算法将有助于提高计算机视觉领域的实践水平。- 422
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YOLOv8目标检测算法:新功能和改进
YOLOv8是Ultralytics公司开发的下一代目标检测算法模型,具有新的功能和改进,包括新的骨干网络、anchor-free检测头和新的损失函数。该算法支持图像分类、物体检测和实例分割任务,提供了N/S/M/L/X尺度的不同大小模型,大幅提升了模型性能。- 218
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YOLO-NAS:YOLO-NAS模型:最高效的目标检测算法之一
YOLO-NAS是一种高效的目标检测算法,使用深度神经网络模型,特别是卷积神经网络,实现实时检测和分类对象。本文介绍了YOLO-NAS模型的架构、模型在图像和视频上的应用,以及如何在不同图像上测试模型的能力。- 213
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