2019年3月23日，CVer推文：重磅！YOLOv3最全复现代码合集（含TensorFlow/PyTorch和Keras等）
2018年3月26日，CVer第一时间推文：YOLOv3：你一定不能错过，后续又推文：
笔者最近在做新零售智慧门店的相关项目，主要涵盖人流量、人物活动区域轨迹等。那么本篇其实是笔者在实践过程中一个"失败"的案例，因为其应用复用在现实场景的时候效果非常差，所以只是当做练习题抛出来。本篇是受《YOLOv3目标检测、卡尔曼滤波、匈牙利匹配算法多目标追踪》启发，感谢这位作者！ 笔者之前没有做过追踪领域的研究，了解的比较浅显，如果有小伙伴在这块儿有相同的困惑，或是已经有好的解决方案，欢迎留言讨论~
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文介绍了目标检测算法yolov3的keras实战。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。进入公众号通过下方文章精选系列文章了解更多keras相关项目。 YOLO 是一种非常流行的目标检测算法，速度快且结构简单。日前，YOLO 作者推出 YOLOv3 版，在 Titan X 上训练时，在 mAP 相当的情况下，v3 的速度比 RetinaNet 快 3.8 倍。 YOLO v3 实时物体检测视频： YOLO
本文介绍了目标检测算法yolov3的keras实战。。 YOLO 是一种非常流行的目标检测算法，速度快且结构简单。日前，YOLO 作者推出 YOLOv3 版，在 Titan X 上训练时，在 mAP
2020年6月28日，CVer第一时间推文：YOLOv4-Tiny来了！371 FPS！
原文地址：https://www.cnblogs.com/jacklu/p/9853599.html
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2baaamaaadiabyuwlbrpfacgdayeaabqa.f10002.mp4?dis_k=0f930c24bc2393b79e775fb
1．CVPR2013 - You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
几个月前，作者开始考虑让汽车能够具备检测和识别物体的能力。他很喜欢这个主意，因为已经见识到了特斯拉的能力，并且虽然不能立即购买特斯拉（Model 3看起来越来越有吸引力了），但他认为会尽力实现自己的梦想。
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最近我们创办了通过视频来详解前研技术，有兴趣的同学可以通过观看视屏了解最新检测框架，如目前发布的视频链接：
怎样在不换车的前提下打造一个智能车系统呢？一段时间以来，本文作者 Robert Lucian Chiriac 一直在思考让车拥有探测和识别物体的能力。这个想法非常有意思，因为我们已经见识过特斯拉的能力，虽然没法马上买一辆特斯拉（不得不提一下，Model 3 现在看起来越来越有吸引力了），但他有了一个主意，可以努力实现这一梦想。
这是个模型非常小、号称目前最快的YOLO算法——大小只有1.3MB，单核每秒148帧，移动设备上也能轻易部署。
在用yolov3训练自己的数据集时，尝试加载预训练的权重，在冻结前154层的基础上，利用自己的数据集finetune。
目标检测是现在最热门的研究课题，也一直是工业界重点研究的对象，最近几年内，也出现了各种各样的检测框架，所属于YOLO系列是最经典也是目前被大家认可使用的检测框架。不论是PyTorch，还是Tensorflow，又或者是Keras和Caffe，可以说是全平台通用。
如上图所示， 物体检测就是需要检测出图像中有哪些目标物体，并且框出其在图像中的位置。
从广义上说，计算机视觉就是“赋予机器自然视觉能力”的学科。计算机视觉与人工智能有密切联系，但也有本质的不同。人工智能更强调推理和决策，但至少计算机视觉目前还主要停留在图像信息表达和物体识别阶段。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉（object vision）和空间视觉（spatial vision）二大部分. 物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作（action）” 服务。 基于学习的视觉，是指以机器学习为主要技术手段的计算机视觉研究。基于学习的视觉研究
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。
从零开始学习使用keras-yolov3进行图片的目标检测，比较详细地记录了准备以及训练过程，提供一个信号灯的目标检测模型训练实例，并提供相关代码与训练集。
目标检测模型的性能在模型精度和效率两个主要方面得到了快速的发展。然而，为了将基于深度神经网络(DNN)的目标检测模型部署到边缘设备，通常需要对模型进行比较大的压缩，但是与之而来的也降低了模型的准确性。
上篇文章《手把手教你用深度学习做物体检测(二)：数据标注》中已经介绍了如何准备我们训练模型需要用到的数据，上篇文章中有个需要注意的地方就是在生成yolov3所需格式的文件时，务必在unbuntu下生成，我之前在windows下生成然后传到ubuntu上去的，其中的路径需要手动修改成unbuntu下的路径，而且后面在unbuntu下训练的时候会遇到编码问题导致报错。数据以及目录结构如下图：
在漫长的岁月中，由于天气、战争等各种原因，无数船只沉入海底。加上近代人类在航空技术上的进步，又有不少航空器由于各种原因葬身水下。
来源：新智元本文约2500字，建议阅读7分钟 本文为你带来跨界研究，评估将AI用于水下考古的可能性。 近日，美国德州大学奥斯丁分校的一位考古学女博士搞起了跨界研究：用AI帮助美国海军寻找海底沉船，效果还不错！ 有没有兴趣来个水下探险？ 玩一次就可以财务自由的那种。 人类航海史最早可以追溯到新石器时代。 在漫长的岁月中，由于天气、战争等各种原因，无数船只沉入海底。加上近代人类在航空技术上的进步，又有不少航空器由于各种原因葬身水下。 这些长眠于海底的船只、飞机以及其他物件有些在航行过程中携带了大量的金
这篇文章是训练YOLO v2过程中的经验总结，我使用YOLO v2训练一组自己的数据，训练后的model，在阈值为.25的情况下，Recall值是95.54%，Precision 是97.27%。
标题：3D Object Detection Method Based on YOLO and K-Means for Image and Point Clouds
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在目标检测中，实时性和精确性的trade-off至关重要，YOLOv3是目前为止在这方面做得比较好的算法。通过高斯分布的特性，改进YOLOv3使得网络能够输出每个检测框的不确定性，从而提升了网络的精度。
取百家所长成一家之言是一句书面意思上绝对褒义的话，形容一个论文却有些许的尴尬，但是YOLOv3确实是这样，没什么大的改动和创新点，而是融合借鉴了很多在其他的方案，最后效果还是很好的，文章中自己也提到了：“We made a bunch of little design changes to make it better”，YOLOv3的论文是《YOLOv3: An Incremental Improvement》，真的是个很低调的题目，没有Better, Faster和Stronger。╮(￣▽ ￣)╭而且论文的篇幅比较短，一共只有6页。
在滤波、变换、缩放等任务中，图像分割具有重要的意义。图像分割是将不同的对象划分为不同的部分，并将这些区域以明显的颜色或者记号标记出来。图像分割是使用轮廓、边界框等概念进行其他高级计算机视觉任务（例如对象分类和对象检测）的基础。良好的图像分割为我们后续的图像分类以及检测奠定了基础。
关于YOLOv3可以看一下我前面的推文讲解：YOLOV3点这里 。前面提到过，YOLOv3在实时性和精确性都是做的比较好的，并在工业界被广泛应用。当前的目标检测算法，大都在网络结构，Anchor，IOU上做了大量的文章，而在检测框的可靠性上做文章的却非常少。所以，Gaussian YOLOv3它来了。论文地址为：点这里 。并且作者也开放了源码，地址为：点这里。所以本文就带大家来学习一下这个算法。
论文题目《YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》 论文地址：https://arxiv.org/abs/2004.10934 论文代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet
以下文章来源于GiantPandaCV ，作者BBuf本文来自 @BBuf 的社区专栏 GiantPandaCV
目标检测系列： 目标检测(object detection)系列（一） R-CNN：CNN目标检测的开山之作 目标检测(object detection)系列（二） SPP-Net：让卷积计算可以共享 目标检测(object detection)系列（三） Fast R-CNN：end-to-end的愉快训练 目标检测(object detection)系列（四） Faster R-CNN：有RPN的Fast R-CNN 目标检测(object detection)系列（五） YOLO：目标检测的另一种打开方式 目标检测(object detection)系列（六） SSD：兼顾效率和准确性 目标检测(object detection)系列（七） R-FCN：位置敏感的Faster R-CNN 目标检测(object detection)系列（八） YOLOv2：更好，更快，更强 目标检测(object detection)系列（九） YOLOv3：取百家所长成一家之言 目标检测(object detection)系列（十） FPN：用特征金字塔引入多尺度 目标检测(object detection)系列（十一） RetinaNet：one-stage检测器巅峰之作 目标检测(object detection)系列（十二） CornerNet：anchor free的开端 目标检测(object detection)系列（十三） CenterNet：no Anchor，no NMS 目标检测(object detection)系列（十四）FCOS：用图像分割处理目标检测
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。
YOLOv2 的时候，作者在 YOLOv1 的基础上运用了许多有效的 tricks，所以展示了它的 better、faster、stronger 因素，到了 YOLOv3 的时候，这个模型仍然在进化，保持速度的同时，把准确率给提升了许多。
git仓库地址：https://github.com/LeonLok/Multi-Camera-Live-Object-Tracking
从2018年Yolov3年提出的两年后，在原作者声名放弃更新Yolo算法后，俄罗斯的Alexey大神扛起了Yolov4的大旗。
昨天稍微填上了YOLOv2损失函数的坑，然后我在知乎关注了一个有趣的问题，地址是：https://www.zhihu.com/question/357005177 。这是我在上面写的一个回答：
因为工作原因，项目中经常遇到目标检测的任务，因此对目标检测算法会经常使用和关注，比如Yolov3、Yolov4算法、Yolov5算法、Yolox算法。
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）。
选自pjreddie 作者：Joseph Redmon、Ali Farhadi 机器之心编译 近日，来自华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 提出 YOLO 的最新版本 YOLOv3。通过在 YOLO 中加入设计细节的变化，这个新模型在取得相当准确率的情况下实现了检测速度的很大提升，一般它比 R-CNN 快 1000 倍、比 Fast R-CNN 快 100 倍。机器之心对论文进行了编译，实现和视频 demo 详见文中。 代码地址：https://pjreddie.com/y
选自pjreddie 作者：Joseph Redmon、Ali Farhadi 近日，来自华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 提出 YOLO 的最新版本 YOLOv3。通过在 YOLO 中加入设计细节的变化，这个新模型在取得相当准确率的情况下实现了检测速度的很大提升，一般它比 R-CNN 快 1000 倍、比 Fast R-CNN 快 100 倍。机器之心对论文进行了编译，实现和视频 demo 详见文中。 代码地址：https://pjreddie.com/yolo/. 1
该项目也说明在使用YOLOv3进行单类目标检测时，模型存在大量冗余，剪枝可以较好的减少参数、提高速度。
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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