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YOLOv1论文解读及代码实现.pptx

YOLOv1

个人理解

代码实现

python+tensorflo

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试读

35页

本人自己做的ppt，里面内容是自己对YOLOV1的个人理解，及重要代码讲解，讲的不好请多多包涵

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 神经信息处理系统大会

（ 

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"#$#%& 论文理解及代码实现



"#$#%& 几大亮点：

&' 的开山之作，将传统的二步走变为一步走，极大地缩短了时间

(' 将物体检测问题变为回归问题：可以直接对检测性能进行端对端的优化

)'"#$#%& 运行速度快：以每秒 *+ 帧的速度实时处理图像，而准确率也是当时其他实时

检测器的两倍

*' 良好的泛化能力：当将自然图片泛化到艺术品检测时，检测准确率比当时其他的最先

进的检测器要高



1. 将输入图片大小调整为 **,-**,

2. 在图片上运行训练好的卷积神经网络

)' 通过模型的置信度对得到检测进行阈值处理，去除重复即得分不高的预测

框

整体认识

卷积神经网络预训练：

采用前 (. 层网络 / 平均池化层 / 全连接层，使用 ((*-((* 图片在

&...0 训练，进过一周训练后，在

(.&( 取得 0+,,1

第一部分：预训练

剩余34页未读，继续阅读

YOLOv1、YOLOv2、 YOLOv3、SSD DSSD 单阶段目标检测论文

YOLO是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。Joseph Redmon和Ali Farhadi发表的YOLO 2进一步提高了检测的精度和速度。

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优化这段代码 string extension = ".pdf";//扩展名 “.aspx” int transcodeType = 0; if (extension.Contains(".ppt，.pptx，.pdf，.doc，.docx")) { transcodeType = 1; }else if (extension.Contains(".mp4，.3pg，.mpeg，.avi，.flv，.wmv，.rm，.h264")) { transcodeType = 2; }else if (extension.Contains(".mp3，.wav，.wma，.aac，.flac，opus")) { transcodeType = 2; }

要优化这段代码，可以将多个扩展名放进同一个 Contains 方法中，以简化代码。同时，可以使用 switch 语句代替多个 if-else 分支结构，使代码更易读更高效。优化后的代码如下： string extension = ".pdf"; int ...

python将几个PPT合成一个

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android11以上遍历文件，并挑选出文件类型.txt、.doc、.docx、.pdf、.ppt、.pptx、.xls、.xlsx的文件，并使用lod.d打印文件内容

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raise PackageNotFoundError("Package not found at '%s'" % pkg_file) pptx.exc.PackageNotFoundError: Package not found at '第5章航空运输管理系统-1.ppt'

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