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来自Yolov3的热图/功能图

来自Yolov3的热图/功能图是指在目标检测算法Yolov3中生成的热图或功能图。Yolov3是一种基于深度学习的目标检测算法，它能够在图像或视频中实时地检测和定位多个目标。

热图或功能图是Yolov3算法中的一种可视化结果，用于表示目标在图像中的位置和重要性。它通过在图像上绘制热力图或功能图来显示目标的位置和置信度。热图通常使用颜色编码来表示目标的置信度，颜色越热表示目标越可能存在。

热图/功能图在目标检测中具有以下优势和应用场景：

目标定位：热图/功能图能够准确地定位目标在图像中的位置，帮助用户快速找到感兴趣的目标区域。
目标识别：通过分析热图/功能图，可以识别出图像中存在的目标类别，并给出相应的置信度。
目标跟踪：利用热图/功能图中的目标位置信息，可以进行目标的连续跟踪，实现目标在视频中的持续追踪。
目标分析：通过对热图/功能图的分析，可以了解目标在图像中的分布情况和密度，为后续的目标分析和统计提供依据。

腾讯云提供了一系列与图像处理和人工智能相关的产品，可以用于处理和分析来自Yolov3的热图/功能图。以下是一些推荐的腾讯云产品：

腾讯云图像处理（https://cloud.tencent.com/product/tci）：提供了丰富的图像处理和分析能力，包括图像识别、图像分割、图像增强等功能，可用于处理和分析热图/功能图。
腾讯云人工智能（https://cloud.tencent.com/product/ai）：提供了多种人工智能服务，包括图像识别、目标跟踪、目标分析等功能，可用于进一步分析和应用热图/功能图。
腾讯云视频智能分析（https://cloud.tencent.com/product/vca）：提供了视频智能分析的能力，包括目标检测、目标跟踪、行为分析等功能，可用于处理和分析来自Yolov3的热图/功能图。

通过结合腾讯云的图像处理和人工智能产品，可以实现对来自Yolov3的热图/功能图的全面分析和应用，提升目标检测和图像处理的效果和精度。

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专栏 | 【综述】Pytorch YOLO项目推荐建议收藏学习

以下文章来源于GiantPandaCV ，作者BBuf本文来自 @BBuf 的社区专栏 GiantPandaCV

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官方DarkNet YOLO V3损失函数完结版

有了前面两篇文章的铺垫，基本上YOLOV3的损失函数就比较明确了。然后在上一节还存在一个表述错误，那就是在坐标损失中针对bbox的宽度和高度仍然是MSE Loss，而针对bbox的左上角坐标，的损失则是我们YOLOV3损失函数再思考 Plus 推出来的BCE Loss。接下来我就完整的写一下根据DarkNet官方源码推出来的YOLOV3的Loss。

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今天为大家介绍一下2019年的一篇论文《Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection》，这篇论文主要是因为其提出的自适应空间特征融合 (ASFF)被大家所熟知。金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法。但是，对于基于FPN的单级检测器来说，不同特征尺度之间的不一致是其主要限制。因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式，称之为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制梯度反传的时候不一致的方法，从而改善了特征的比例不变性，并且推理开销降低。借助ASFF策略和可靠的YOLOV3 BaseLine，在COCO数据集上实现了45FPS/42.4%AP以及29FPS/43.9%AP。论文原文以及代码链接见附录。

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【综述】Pytorch YOLO项目推荐建议收藏学习

最近一些群友有询问我有没有哪些YOLO的算法推荐，考虑到现在Pytorch是做实验发论文最流行的深度学习框架，所以我就针对Pytorch实现的YOLO项目做了一个盘点和汇总，真心希望可以帮助到入门目标检测的同学。写作不易，要是觉得这篇文章有用就点个关注吧QAQ。

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通用目标检测YOLO V3

YOLOv3非常快速和准确。在mAP值为0.5 IOU时，YOLOv3与Focal Loss相当，但速度约快4倍。此外，您只需更改模型的大小即可轻松在速度和精度之间进行权衡，而无需重新训练！

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等待YOLOv4的期间，它还在更新

前几天整理了：目标检测三大开源神器：Detectron2/mmDetectron/SimpleDet，很多 CVers 反映希望多看到这样的优质项目推荐（估计论文看烦了，哈哈）。

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手把手教你用深度学习做物体检测(七)：YOLOv3介绍

yolo3会利用第82、94、106层的特征图来进行不同尺寸的目标检测。 82层的图像小（分辨率低），感受野大，可以到检测图像中较大的目标； 94层的图像中等，感受野中等，可以检测到图像中不大也不小的目标； 106层的图像大（分辨率高），但感受野相对最小，可以检测到图像中较小的目标。所以如果训练过程中，发现某层的输出值是非数，这只是说明在这层没有检测到目标对象，只要三层中至少有一层能输出正常的数字，就是正常的。从图上也可以看到，为了能同时学到浅层和深层的特征，上面的82、94层特征图自身经过上采样后还会和早期层的特征图做一些拼接(concat)操作。用论文原话说就是：这样的方法让我们从上采样特征中得到更多有意义的语义信息；从更早期的特征中得到纹理信息(finer-grained information)。

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【史上最有趣论文】物体检测经典模型YOLO新升级，就看一眼，速度提升 3 倍！

【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文，全文像闲聊一样，不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO（You Only Look Once）的两位作者，华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLO v3，一系列设计改进，使得新模型性能更好，速度更快。达到相似的性能时，相比SSD，速度提高3倍；相比RetinaNet，速度提高3.8倍。代码地址：https://pjreddie.com/yolo/ 论文地址：https://pjreddie.

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【史上最有趣论文】物体检测经典模型YOLO新升级，就看一眼，速度提升 3 倍！

新智元编译作者：Joseph Redmon、Ali Farhadi 翻译：肖琴【新智元导读】你肯定很少见到这样的论文，全文像闲聊一样，不愧是YOLO的发明者。物体检测领域的经典论文YOLO（You Only Look Once）的两位作者，华盛顿大学的Joseph Redmon和Ali Farhadi最新提出了YOLO的第三版改进YOLO v3，一系列设计改进，使得新模型性能更好，速度更快。达到相似的性能时，相比SSD，速度提高3倍；相比RetinaNet，速度提高3.8倍。代码地址： h

【目标检测】从YOLOv1到YOLOX(理论梳理)

YOLO系列应该是目标领域知名度最高的算法，其凭借出色的实时检测性能在不同的领域均有广泛应用。目前，YOLO共有6个版本，YOLOv1-v5和YOLOX，除了YOLOv5外，其它都有相应的论文，5篇论文我已上传到资源中，可自行下载：https://www.aliyundrive.com/s/ofcnrxjzsFE 工程上使用最多的版本是YOLOv3和YOLOv5，Pytorch版本均由ultralytics公司开发，YOLOv5仍在进行维护，截至目前，已经更新到YOLOv5-6.1版本。项目地址：https://github.com/ultralytics/yolov5 在上篇博文中，详细记录了如何用YOLOv5来跑通VOC2007数据集，本篇博文旨在对YOLO系列算法的演化进行简单梳理，更多详细的内容可以看文末的参考资料。

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用于小目标检测的一个简单高效的网络

我们探索了可以提高小目标检测能力的3个方面：Dilated模块，特征融合以及passthrough模块。

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Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决Yolov3两大问题，附源代码）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2005.13243.pdf

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利用先进技术保家卫国：深度学习进行小目标检测（适合初学者入门）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.03243v1.pdf

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SlimYOLOv3：更窄、更快、更好的无人机目标检测算法

无人机因为硬件计算能力较弱，要在其上实现实时的目标检测，需要算法参数量小、占用内存少、推断时间短。常见的算法往往难以直接应用。

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皮带撕裂监测识别系统

皮带撕裂监测识别系统通过yolov5网络模型深度学习技术，皮带撕裂监测识别系统自动对运输机皮带状态进行全天候不间断实时检测，皮带撕裂监测识别系统检测到撕裂跑偏时，皮带撕裂监测识别系统立即抓拍告警及时同步信号给运输机停止运输机。YOLOv5是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它代表了Ultralytics对未来视觉AI方法的开源研究，其中包含了经过数千小时的研究和开发而形成的经验教训和最佳实践。YOLOv5是YOLO系列的一个延申，可以看作是基于YOLOv3、YOLOv4的改进作品。YOLOv5没有相应的论文说明，但是作者在Github上积极地开放源代码，通过对源码分析，我们也能很快地了解YOLOv5的网络架构和工作原理。

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目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)

在前面的一篇文章中，我们详细介绍了YOLOv1的原理以及实现过程。这篇文章接着介绍YOLOv2的原理以及实现，YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，它斩获了CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention。在这篇文章中，作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练方法在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集上训练出了YOLO9000模型，其可以检测超过9000多类物体。所以，这篇文章其实包含两个模型：YOLOv2和YOLO9000，不过后者是在前者基础上提出的，两者模型主体结构是一致的。YOLOv2相比YOLOv1做了很多方面的改进，这也使得YOLOv2的mAP有显著的提升，并且YOLOv2的速度依然很快，保持着自己作为one-stage方法的优势，YOLOv2和Faster R-CNN, SSD等模型的对比如图1所示。这里将首先介绍YOLOv2的改进策略，并给出YOLOv2的TensorFlow实现过程，然后介绍YOLO9000的训练方法。近期，YOLOv3也放出来了，YOLOv3也在YOLOv2的基础上做了一部分改进，我们在最后也会简单谈谈YOLOv3所做的改进工作。

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【从零开始学习YOLOv3】8. YOLOv3中Loss部分计算

Github地址: https://github.com/ultralytics/yolov3

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YOLO-S：一种用于小目标检测的轻量级、精确的类YOLO网络

研究者提出了YOLO-S，一个简单、快速、高效的网络。它利用了一个小的特征提取器，以及通过旁路和级联的跳过连接，以及一个重塑直通层来促进跨网络的特征重用，并将低级位置信息与更有意义的高级信息相结合。

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PP-YOLO何许模型？竟然超越了YOLOv4

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YOLO-S：小目标检测的轻量级、精确的类YOLO网络

研究者提出了YOLO-S，一个简单、快速、高效的网络。它利用了一个小的特征提取器，以及通过旁路和级联的跳过连接，以及一个重塑直通层来促进跨网络的特征重用，并将低级位置信息与更有意义的高级信息相结合。

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YOLOv3 精度再次提高 4.3%，训练提速 40%！PaddleDetection全面升级

喜欢看科幻电影的朋友一定会对这样的画面印象深刻：钢铁侠去解救被恐怖分子挟持的人质时，他的战衣可以快速的从人群之中识别持有武器的恐怖分子，并确定恐怖分子的位置，然后一阵火花带闪电就问题解决了，岂是一个“帅”字可以形容！从发现敌人到发动攻击不超过5秒种，可谓战衣在手，天下我有！令科幻迷们大喊一声：“这样的战衣给我来一打！”

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深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解

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