深度学习_目标检测_YOLOv4论文详解（持续更新）

【Make YOLO Great Again】栏目专注于从更实战&＃xff0c;更深刻的角度解析YOLOv1-v7这个CV领域举足轻重的算法系列&＃xff0c;并给出其在业务侧&＃xff0c;竞赛侧以及研究侧的延伸思考。欢迎大家一起交流学习&＃x1f4aa;&＃xff0c;分享宝贵的ideas与思考&＃xff5e;

大家好&＃xff0c;我是Rocky。

近年来YOLO系列层出不穷&＃xff0c;更新不断&＃xff0c;已经到v7版本。Rocky认为不能简单用版本高低来评判一个系列的效果好坏&＃xff0c;YOLOv1-v7不同版本各有特色&＃xff0c;在不同场景&＃xff0c;不同上下游环境&＃xff0c;不同资源支持的情况下&＃xff0c;如何从容选择使用哪个版本&＃xff0c;甚至使用哪个特定部分&＃xff0c;都需要我们对YOLOv1-v7有一个全面的认识。

故Rocky将YOLO系列每个版本都表示成下图中的五个部分&＃xff0c;逐一进行解析&＃xff0c;并将每个部分带入业务侧&＃xff0c;竞赛侧&＃xff0c;研究侧进行延伸思考&＃xff0c;探索更多可能性。

YOLOv1,v2,v3,v4,v5,v6,v7全系列详解已经全部发布&＃xff0c;大家可按需取用&＃xff5e;希望能让江湖中的英雄豪杰获益&＃xff0c;也希望大家提出宝贵的建议与观点&＃xff0c;让这个栏目更加繁荣。

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