在FPN中，其中a表示直接将图片scale成多个尺度，然后提取特征做检测，属于spp的方法
b则是传统目标检测算法RCNN，yolo初始版本，只在一个尺度特征图上做检测，
图c表示同一张图片的不同层次的特征图上做检测，也是一种多尺度方法。而d表示在不同层次的特征图中，先对高层特征做上采样然后融合到较低层次的特征图中在做检测，结合高层语义信息和底层的位置信息。这是yolov3和Dssd中借鉴FPN的方法，其中反卷积类似上采样。
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你好，yolo的格式和普通bbox的格式有所不同，其中假设bbox的格式为x1,y1,x2,y2的话，yolo的格式是<object-class> <x> <y> <width> <height> ，类标，<(x1+x2)/2/image.width>,<(y1+y2)/2/image.height>,<(x2-x1)/image.width>,<(y2-y1)/image.height>,是bbox中心相对于图片的宽高，和bbox相对矩形的宽高
YOLO:实时目标检测一瞥(You Only Look Once, YOLO)，是检测Pascal VOC2012数据集内对象/目标的系统，能够检测出20种Pascal对象： 人person鸟bi...
下面我们讨论上述问题的解决思路： 思路一如果采用堆排序的构造最小堆，然后每次输出根结点元素后再调整最小堆然后反复调整k次。时间复杂度分析：初始化最小堆所需要的时间复杂度就是o...
直接将数组调整成最大或者最小堆 @heapsortbegin():1.将数组转成堆heapify()；2.移出根结点的值，然后把最后一个元素移动到根节点处；3.while(l...
数据结构:堆 堆是一种满足堆属性的特殊的树，对最小堆来说,父节点的键值小于或等于子节点，而最大堆来说，父节点要大于或等于子节点。下面我将以二叉堆的形式来介绍，所以树中的每个节...
