yolov1

YOLO v1：目标检测领域的单阶段革命之作传统目标检测算法（如R-CNN系列）采用“两阶段”流程：先生成候选框（Region Proposal），再对候选框进行分类和位置修正，步骤繁琐且速度较慢。而YOLO v1提出了一种更简洁的思路——将目标检测直接转化为单神经网络的回归任务，具体可拆解为3个关键点：

KeepThinking！

第十六周周报：单发的目标检测系列目录摘要Abstract一、SSD1.1 模型结构1.2 代码二、YOLO三、Termius总结本周主要学习单阶段的目标检测算法，如SSD、YOLO模型。详细学习了每个模型的原理，以及SSD和YOLO模型之间的异同。在本篇博客中将展示SSD的PyTorch实现代码，以及在第三章会介绍一下Termius的使用，便于连接服务器。

我是有底线的