yolov1算法voc 2007数据集
时间: 2023-08-28 20:04:06 浏览: 119
根据引用\[1\]的数据,yolov1算法在pascal voc2007的测试数据集上的效果为59mAP,相比于SSD的74.3mAP,效果并不算好。然而,与当时的RCNN相比,yolov1算法确实更快。引用\[2\]和引用\[3\]提供了yolov1算法在voc 2007数据集上的训练和测试配置信息。具体来说,引用\[2\]中的配置是用于训练和验证的,而引用\[3\]中的配置是用于测试的。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [目标检测算法——YOLOv1](https://blog.csdn.net/weixin_44751294/article/details/117844557)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [caffe深度学习【九】目标检测 yolo v1的caffe实现 基于VOC2007数据集](https://blog.csdn.net/qq_38451119/article/details/81508180)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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