yolo游戏教程-yolo游戏攻略
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YOLO，美语新词，是You Only Live Once的首字母缩略词，意为你只能活一次，应该活在当下，大胆去做。YOLO的寓意是人应该享受人生，即使需要承担风险。就是鼓励人们不怕冒险，想做什么就做什么，享受人生，因为只会活一次。
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YOLO学习笔记[3]——YOLOv3详解
1、YOLOv3，作为YOLO家族的巅峰之作，集大成者，它的革新之处在于融合了FPN网络解析，从而在保持速度优势的同时，实现了更精准的物体检测。让我们一起探索这款深度学习检测模型的奥秘。首先，YOLOv3通过引入深基底backbone——darknet-53和轻量级版本tiny darknet，兼顾了速度与精度。
2、YOLO层是一个预测值和Lables目标值相减求损失的层。
3、以前的YOLO版本使用softmax将类分数转化为类概率。在YOLOv3中作者决定使用sigmoid函数取代，原因是softmax假设类之间都是互斥的，例如属于“Person”就不能表示属于“Woman”，然而很多情况是这个物体既是“Person”也是“Woman”。
如何学习yolo?
1、yolo算法是一种目标检测算法。目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别概率。目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类两阶段式（Two-stage）目标检测算法和单阶段式（One-stage）目标检测算法。
2、真正的解决方案在于***用行为识别方法，结合空间和时间维度。双流卷积、TSN、C3D、slowfast和NLN等模型正是为此设计的。它们能够捕捉行为的动态变化，为摔倒检测提供更全面的视角。然而，问题在于如何实现多任务学习，将人脸识别与摔倒检测结合起来。一种可能的策略是构建一个多任务网络结构。
3、*512的卷积层和倒数第二个卷积层相连。最后作者在检测数据集上fine tune这个预训练模型160个epoch，学习率***用0.001，并且在第60和90epoch的时候将学习率除以10，weight decay***用0.0005。
4、YOLOv2在v1的基础上进行了改进，***用了DarkNet19作为骨干网络，并将输入图片尺寸从224增加到448。网络结构变为全卷积网络，并应用批量归一化。使用Kmeans聚类计算锚框，引入多尺度训练以学习不同尺度图像。但仍存在小目标召回率低、密集目标检测效果不佳以及检测精度有待提高的问题。
5、在这篇文章中，我们将使用来自 AWS 上的 COCO 数据集（可定制）的图像设置和运行 YOLO。一般来说，分类技术在自动驾驶 汽车 中没有多大帮助，因为它只预测图像中的一个对象，并且不给出该图像的位置。 而目标检测在自动驾驶 汽车 中非常重要，可以检测场景中的对象及其位置。
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