文章全部YOLOv2源码分析reorg layer中最关键的代码如下void reorg_cpu(float *x, int w, int h,...

torch.autograd.backward(variables, grad_variables=None, retain_graph=Non...

numpy.stack(arrays, axis=0)沿着新轴连接数组的序列。axis参数指定新轴在结果尺寸中的索引。例如,如果axis=0,它...

原本一开始上来我们是要说LSTM和CRNN的,因为我觉得这部分内容对于YOLOv2来说并没有那么重要,所以我打算放到最后去讲。我们再次回到了pa...

前言其实这一部分内容我在源代码分析中都有讲过,但是由于参数太多,所以特意做一次总结。如果你对于源代码很感兴趣,但对于这么多的代码,无从下手的话,...

我们再次回到了parse_network_cfg函数 //parse_network_cfg else if(lt...

0x01 make_convolutional_layer终于又回到了make_convolutional_layer这个函数//make_co...

layout: posttitle: YOLOv2代码分析(四)category : 机器学习tags : [YOLO, python, c, ...

接着上一讲没有讲完的make_convolutional_layer函数0x01 make_convolutional_layer //m...

0x01 parse_network_cfg我们继续前面没有说完的parse_network_cfg //parse_network_cf...

0x00 写在开头写这一系列文章主要是想解析yolov2的具体实现,因为在作者的论文中有很多地方没有进行详细表述,所以不看源代码的话很难知道幕后...

在目标检测中我们有一个基本的操作,形象表述就是画框框,我们要通过我们画的框把我们要标注的目标给框出来,如下面那个狗。我们既可以说这个狗被框出来了...