Gaussian_YOLOv3

收录理由

这是ICCV 2019论文《Gaussian YOLOv3》的官方参考实现，在YOLOv3基础上引入高斯建模来估计边界框的定位不确定性。检测器不仅输出目标框，还给出该框位置的可信程度，这对自动驾驶等安全敏感场景很有价值。代码基于官方Darknet YOLOv3构建，熟悉YOLO训练流程的开发者可以较快迁移到自己的数据上。仓库还附带一个在Berkeley DeepDrive数据集上验证过的预训练权重，省去了从零复现论文的麻烦。对于需要在实时性与可靠性之间权衡的检测方案，这个项目提供了在现有检测器中加入不确定性估计的实用参考。