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上传时间: 2020-02-12
详细说明：一、 基于yolo的深度学习目标检测
1、 深度学习发展
简述深度学习的发展历程即可，
2、 目标检测简述
a) 介绍目标检测的发展历程
写出深度学习关键的时间节点即可，比如九几年开始，12年alexnet imagnet等等发展即可
b) Fasterrcnn介绍
算法介绍，该算法是经典算法，一般从该算法入手介绍，两阶段算法的经典网络
c) Ssd介绍
单阶段算法的经典网络，经常与fasterrcnn对比，前者识别率高，但是速度慢，后者速度快，但是识别率低一点。
d) Yolo介绍
比较注明的darknret网络，在速度和识别率做了很好的优化，是目前使用的比较经典的网络结构
3、 Yolo算法实现及其原理
4、 Yolo制作数据集和训练自己的数据步骤
该步骤和方法我会给您两个单独的文档，里面写着数据制作和训练的步骤
5、 算法实验结果
Yolo算法训练出的目标检测的结果，有实验不足，可以对比ssd和fasterrcnn的算法结果，以此来突出yolo算法的高识别率和快速识别
6、 本章小结
Yolo算法达到的实验结果
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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