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【精读AI论文】YOLO V1目标检测，看我就够了

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2021-07-05 19:06:21

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YOLO算法是单阶段目标检测的经典算法，能实现快速、实时、高精度的图像识别和目标检测。几乎所有人工智能开发者都要使用YOLO为各行各业开发计算机视觉应用。从2016年到2021年，YOLO已更新换代5个版本，都是在YOLOV1最初版本基础上改进升级，弄懂YOLOV1非常重要。但网上的博客和教程都没能把关键问题讲清楚，甚至没有人认真读懂了原始论文。所以子豪兄决定亲手解决这个问题，用了一年多时间做出这个视频。目录：综述、作者介绍、算法精讲、作者讲座、原始论文精读。

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计算机视觉

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为什么要学YOLOV1

01:49

YOLO作者介绍

07:38

目标检测综述

10:24

算法精讲-预测阶段

12:42

算法精讲-预测阶段后处理-NMS非极大值抑制

12:19

算法精讲-训练阶段

10:20

YOLOV1作者CVPR2016报告

44:51

YOLO作者2017年TED演讲-How computers learn to recognize objects instantly

10:41

YOLO作者2018年TED演讲-Computers can see Now what

14:01

YOLOV1论文细节

09:10

YOLOV1论文精读：You only look once: Unified, real-time object detection

02:03:39

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