YOLO基础知识

最新推荐文章于 2025-07-27 22:03:41 发布
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#YOLO

博客聚焦于YOLO相关知识，介绍了YOLO基础知识，重点阐述了目标检测中YOLO的原理，还提及了实时目标检测相关内容，为了解YOLO在目标检测领域的应用提供基础。
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Yolo-v5

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Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

YOLO 从 0 到 1：新手也能看懂的目标检测入门教程
专注于Python爬虫开发，分享爬虫技巧、项目实战与反爬经验，使用Scrapy、BeautifulSoup等工具，解决数据抓取难题。
11-06 732
前面的案例用的是官方预训练模型（只能识别 COCO 数据集的 80 类物体，如人、车、动物等）。如果想检测自定义目标（如工业缺陷、特定商品、车牌等），需要训练自己的数据集。# 加载训练好的最佳模型# 用自定义模型检测图片# 可视化结果cv2.imshow("自定义目标检测结果", annotated_image)YOLO 之所以适合新手，核心是“降低了目标检测的门槛”——无需深入理解复杂的网络结构，只需调用现成 API 就能快速实现目标检测。基础认知。
YOLO基础教程（九）：YOLO训练过程中一些知识点
小明同学
05-24 3007
记录一些训练过程中用到的命令，知识点，以便后期查阅： 1.可视化网络模型的软件：Netronhttps://github.com/lutzroeder/Netron yolov3-tiny模型： 2.模型预训练权重： 具体训练步骤参考官网voc数据集和coco数据集训练方法：https://pjreddie.com/darknet/yolo/ YOLO V3:htt...
三、计算机视觉_06YOLO基础知识
LC的博客
11-21 1532
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的对象检测和图像分割模型，由华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 于 2015 年推出，因其高速和准确性而迅速受到欢迎在目标检测领域，传统方法（如R-CNN系列算法）将目标检测分为两个阶段：首先使用区域候选网络（RPN）提取候选目标信息然后通过检测网络完成对候选目标的位置和类别的预测和识别。
YOLO系列知识点整理
jiugeshao的专栏
04-23 8568
之前系列博客中，各类深度学习的框架，一些新东西的接触都是从官网去接触的，好的东西必然有详尽的资料去阐述，很多都是外文网站，老外讲一些东西不是那么抽象，逻辑也很清楚，能理解的更为透彻，也可以去看看一些帖子，看看和自己的实现是不是差不多。对于各类算法，主要还是要去读读原作者的paper，理解不清楚的看看一些帖子，效果会更好。 深度学习在目标检测领域有很多的算法了，博主会有系列博客来记录，下面浅谈下博主的一个理解基调。 卷积神经网络，我们大概知道就是给输入（比如图像），给输出（打好的标签），然后拿预测出来的结
YOLO 入门合集 （YOLO学习笔记）
weixin_53159002的博客
06-28 4182
找到小标题Modes点击进入，在页面中下拉找到相关的介绍，这段英文以及左侧的列表就代表了YOLO的几大功能模块。训练模式：在自定义或预加载的数据集上微调您的模型。（训练模型）Val模式：用于验证模型性能的训练后检查点。（验证模型）预测模式：释放模型对真实世界数据的预测能力。（运用模型进行预测）导出模式：以各种格式准备好模型部署。（模型文件格式转换）跟踪模式：将对象检测模型扩展到实时跟踪应用程序中。（实时预测，多用于视频逐帧分析）基准测试模式：在不同的部署环境中分析模型的速度和准确性。（字面意思）
YOLO算法系列基础知识PPT.pdf
09-05
YOLO-V2在V1的基础上进行了多项改进，包括引入Batch Normalization（批量归一化），从而使得网络的每一层输入都进行了标准化处理，这可以加速网络的收敛速度，并提升检测的准确率。此外，YOLO-V2采用了更高的分辨率...
yolo模型基础知识
最新发布
09-21
从引用[3]中可以提取YOLO基础知识： - 目标检测基础（任务、核心概念） - YOLO核心原理（思想、流程、技术点） - 数学推导 - 实战知识检验 引用[1]讨论了YOLOv1到v8的演变，引用[2]聚焦于FFCA-YOLO的特定模块。既然...
YOLO基础介绍.zip
10-12
然而，在2023年知识截止时，YOLO的最新官方版本为YOLOv5。YOLOv5继续沿用并强化了之前版本的优点，例如进一步的模块化设计、网络结构的优化和损失函数的改进。YOLOv5相较于YOLOv4在速度和精度上都有所提升，尤其是...
【YOLO】入门基础知识和和基本概念笔记
m0_74751715的博客
03-27 2153
以下是对YOLO 基础知识的超详细记录，涵盖从目标检测基础到 YOLO 核心概念的完整内容，每个关键点都清晰易懂。以上内容对 YOLO 的基本概念、数学原理和实现细节进行初步总结。接下来可以开始动手配置环境并训练自己的模型了。
YOLO入门：从概念到实战
Fourzze的博客
07-27 1336
介绍了YOLO目标检测算法的基础概念和V1-V3版本的改进。YOLO作为one-stage算法相比two-stage算法速度更快，适合实时检测。文章详细解析了mAP、IoU等关键指标的计算方法，以及YOLO-V1的网络架构和损失函数设计。V2版本通过引入批量归一化、高分辨率分类器、聚类先验框等方法提升性能。V3版本进一步改进，采用多尺度特征融合、残差连接和新的激活函数，显著提高了检测精度。
Yolo系列详解
08-05 2万+
零、图像基本概念 图像表示为二维的矩阵  灰阶图像 0-255，0表示黑色，255表示白色，其余表示灰色。 图像的坐标轴   彩色图像  注意：颜色信息对于任务有时候有用，有时候没用。 一、什么是目标检测 目标检测是计算机视觉中的经典的原子问题，即通过输入的图像来完成物体的检测，它需要解决两个问题： 物体在哪里 物体是什么 目标检测算法的传统实现 sift hog 等算法。这些算法的大致逻辑如下： 通过人定义的算法和规则提炼关键点。 通过人设计的算子和计算流程计算...
yolo入门使用
shiwujigegea的博客
02-28 942
yolo入门使用
YOLO难理解知识点整理（指标计算+损失计算+网络结构 持续更新）
weixin_52514564的博客
04-03 1680
YOLO难理解知识点整理（持续更新）
二十分钟入门YOLO算法
digitalImage030的博客
12-11 6058
YOLO官方推出了一款app：iDetection，可以对摄像头所及的视野进行目标检测。（它的识别效果比某些指鹿为马的识图软件/相机功能要好很多）
一文搞懂YOLO系列目标检测！万字长文（附YOLOv8实操教程）
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qq_45591302的博客
06-26 5万+
本文介绍目标检测基础概念，算法发展历史，YOLOV8环境配置，数据集标注，模型评估指标，改进策略。
入门Yolo，整理基础思路，便于后续学习。
m0_56531353的博客
06-15 2774
Yoloyou only look once yolo的训练和检测均是在一个单独的网络中进行的 没有显示地求取region proposal的过程
YOLO如何入门？
wangbo_angel的博客
04-24 984
3.*阅读 YOLO 相关论文：从 YOLOv1 开始，逐步阅读 YOLO 系列的论文，了解每一代 YOLO 算法的改进和特点。6. 实践 YOLO 代码：通过实践来加深理解。11. 不断深入学习：随着对 YOLO 算法理解的加深，可以探索更高级的特性，如多尺度检测、模型优化和实时应用部署。13. 持续关注最新进展：YOLO 算法仍在不断发展，通过阅读最新的论文和技术博客，了解最新的进展和趋势。12. 项目实战：通过实际项目来应用 YOLO，解决实际问题，这样可以加深对算法的理解和应用能力。
Yolo系列知识点梳理（Yolov1-v5）
zjuPeco的博客
10-23 1万+
文章目录1 概述2 Yolo系列模型2.1 基石 - Yolov12.1.1 Yolov1的网络结构 1 概述 Yolo系列的模型是大多数做目标检测的图像算法工程师都在使用的，使用时经常也是先用了看看效果再说，如果效果不错，有时间再回头来研究一下模型，有时甚至就忘了回过头来细究。这篇文章就是一个回头的产物。 Yolo的每一个系列都令人惊艳，本文综合了原始论文和网上各家的一些说法，把Yolo每个系列究竟产出了一些什么做一个系统的梳理，也方便我以后的再回头。 如果Yolo之后有人继续更新下去，本文也会尽量做到继
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