Yolov3是目标检测Yolo系列非常非常经典的算法，不过很多同学拿到Yolov3或者Yolov4的cfg文件时，并不知道如何直观的可视化查看网络结构。
2024-01-11 10:42
本次主要介绍在旭日x3的BPU中部署yolov5。首先在ubuntu20.04安装yolov5，并运行yolov5并使用pytoch的pt模型文件转ONNX。
2023-04-26 14:20
YOLOv3 是当前最先进的实时检测目标的系统，相比于前两个版本，第三版针对小目标的精度有显著提升。YOLOv3 的 Github 目录包含了全部基于 PyTorch 的训练和预测代码。要求 Python 3.6 或以上的版本，以及三个工具包：numpy、torc
2018-10-08 14:39
整个算法完全是以YOLOv5的框架进行，主要包括的目标检测算法有：YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv5
2022-08-16 10:24
每个框使用多标签分类来预测边界框可能包含的类。我们不使用softmax，因为我们发现它对于性能没有影响，而是只是使用独立的逻辑分类器。在训练过程中，我们使用二元交叉熵损失来进行类别预测。
2018-03-29 15:04
YOLOv8是YOLO系列模型的最新王者，各种指标全面超越现有对象检测与实例分割模型，借鉴了YOLOv5、YOLOv6、YOLOX等模型的设计优点，全面提升改进YOLOv
2023-08-10 11:35
继美团发布YOLOV6之后，YOLO系列原作者也发布了YOLOV7。
2023-11-29 10:00
很多人也想跟修改YOLOv5源码一样的方式去修改YOLOv8的源码，但是在github上面却发现找到的YOLOv8项目下面TAG分支是空的，然后就直接从master/main下面把源码克隆出来一通
2023-09-04 10:02
最近，Scaled-YOLOv4的作者（也是后来的YOLOR的作者）和YOLOv4的作者AB大佬再次联手推出了YOLOv7，目前来看，这一版的YOLOv7是一个比较正统
2022-09-14 11:16
YOLOv5-6.0版本的Backbone主要分为Conv模块、CSPDarkNet53和SPPF模块。
2023-11-23 16:23
