YOLO: Real-Time Object Detection

How It Works Prior detection systems repurpose classifiers or localizers to perform detection. They apply the model to an image at multiple locations and scales. High scoring regions of the image are considered detections. We use a totally different approach. We apply a single neural network to the full image. This network divides the image into regions and predicts bounding boxes and probabilitie

[dynamicsoar]

（下のブコメ後にページの内容が書き換わってるのかな？）「R-CNNより1000倍、Fast R-CNNより100倍高速」とある

[misshiki]

“最先端のリアルタイムオブジェクト検出システム”

[tmyk_kym]

なるほどなるほど

[soy-curd]

リアルタイム物体検知ライブラリ

[Nyoho]

“You only look once (YOLO) is a state-of-the-art, real-time object detection system. On a Pascal Titan X it processes images at 30 FPS and has a mAP of 57.9% on COCO test-dev.”

[nagayama]

サイトがしぶい

[shuzo_kino]

リアルタイム物体認識系ライブラリ。明かりが飛び交うカラオケボックスで人間だけ抽出したり、動いてるスキー板を認識したりと狂った検知力がある。ROSとの連動させた人もいる

[suzukiMY]

You only look once。リアルタイムのオブジェクト検出。https://pjreddie.com/darknet/

[stealthinu]

高速物体検出。デモ動画があるんだけどまんまSFアニメっぽい。OpenCVへ組み込まれたとのこと。／最初に書いたブ米間違いでR-CNNとは別手法でCNNでEnd-to-Endでやってるから速いとのこと。

[yatta47]

ものすごい認識率。

[tmatsuu]

まじか。まじか。すげーなこれ。

[prototechno]

いまココ🎵 #DLwPy

[catindog]

train YOLO