目标检测--YOLO算法的基础学习

原创 已于 2022-07-28 09:55:10 修改 · 653 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#目标检测 #算法 #学习

于 2022-07-24 23:38:46 首次发布
本文深入探讨了YOLO（You Only Look Once）算法，特别是YOLOv1的实现细节。作者介绍了如何搭建网络结构、预处理数据以及计算损失函数。关键概念包括bounding box的获取，数据预处理涉及将图片切割为7*7网格并计算中心位置，以及采用平方差和平方根处理来计算损失函数，以更准确地反映误差。此外，还提到了YOLOv2的相关进展。
部署运行你感兴趣的模型镜像

1.YOLOv1-草稿版本-请勿参考

参考文章：3.1 YOLO系列理论合集(YOLOv1~v3)_哔哩哔哩_bilibili

作者提出了YOLO算法

重要概念

跑通代码、学习核心理念（如何搭建网络+如何预处理+如何计算loss）

2.如何搭建算法

论文思想，重点疑惑：bounding box如何获得

学习思路历程如下：

数据预处理和损失计算，也就是抓住论文的核心部分

切割图片，分为7*7之后计算，计算中心在哪，有个框，置信度，

如何计算loss，损失函数采用完全平方差的形式，并针对性对于坐标损失中的长宽使用的平方根处理，更加符合误差的实际情况。

YOLOv2

 

 

 

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

Yolo-v5

Yolo-v5

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

Caidaji
关注
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
论文阅读笔记 | 三维目标检测——Complex-YOLO算法
Clichong
11-18 1999
对于之前的网络结构来说，尽管精度很高，但是或多或少都存在rpn接口来获取高质量proposal来提高精度，既然是Two-stage网络必然会导致速度的减少。之前的sota工作基本上fps都在10以下，而complex-yolo的目的就是在精度和速度上追求一个权衡，将kitti数据集推广到预测8个类，面向真实复杂低延迟搞精度的实时业务场景。实际上，yolo系列的算法均是追求速度和精度上的权衡，追求高推理速度的实时性性能，而这也是自动驾驶所需要的。
YOLO算法学习指南
好好的学习空间
04-09 766
YOLO（you look only once）是检测PascalVOC2007/2012数据集内对象/目标的系统，能够检测出20种Pascal对象，是一个准确率较高，速度较快的实时图像检测方法。（20种对象：人 动物 交通工具 静物）原文翻译：http://www.jianshu.com/p/ebce76db119b YOLO9000即YOLOv2 是新版本的YOLO，据称 mAP 和速度都提升...
目标检测入门: YOLOV1 + V2
bobchen1017的博客
03-08 661
通过YOLOV1 V2复习很多CV的基础知识
YOLO学习路线——从入门原理到实战部署，一步步掌握目标检测“速度王者”
OpenCVtuxiang的博客
05-24 1888
YOLO目标检测学习路线指南：从基础到实战部署，掌握YOLO系列算法核心要点。建议学习路径：1）夯实CNN与目标检测基础；2）理解YOLO各版本演进特点；3）实战训练（数据准备→模型优化）；4）工程部署（本地/移动端应用）；5）进阶方向（多目标跟踪等）。提供完整学习资源清单，包含官方论文、GitHub项目及视频教程，帮助开发者快速掌握这一高效实用的目标检测技术。
YOLO-从零开始入门目标检测
m0_60341379的博客
10-18 732
YOLO-从零开始入门目标检测 - 知乎 (zhihu.com)https://www.zhihu.com/column/c_1364967262269693952
二十分钟入门YOLO算法
digitalImage030的博客
12-11 6042
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）
7-机器学习系列（7）：目标检测之--YOLO算法原理及python实现1
08-03
在实际应用中，YOLO算法广泛应用于自动驾驶、视频监控、图像分析等多个领域，它的快速和高效使其成为实时目标检测的首选方案之一。如果你对YOLO算法的Python实现感兴趣，可以参考提供的GitHub链接，那里有详细的代码...
目标检测 - YOLO v1算法实现.zip
09-05
基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类： Two-stage算法：先进行区域生成（Region Proposal），生成有可能包含待检物体的预选框（Region Proposal），再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括...
3D目标检测-基于YOLO+深度估计实现的3D目标检测算法-附项目源码-优质项目实战.zip
最新发布
08-05
本项目提供了将YOLO算法与深度估计相结合实现的3D目标检测的完整实现方案，并附带源代码。源代码不仅包括了用于深度估计的网络结构，还包含了整个3D目标检测系统的构建和训练流程。项目源码为研究人员和开发者提供了...
YOLO 超详细入门（含开源代码）——网络结构、细节、目标损失函数、优点
IanYue的博客
08-17 5万+
本文适用于目标检测之YOLO零基础入门。
YOLO学习之路
qq_42332866的博客
07-10 458
yolo v3 使用模型 https://blog.youkuaiyun.com/Patrick_Lxc/article/details/80615433 https://blog.youkuaiyun.com/Dontla/article/details/100099405 yolo v3跟其他模型比较 https://www.cnblogs.com/gr-nick/p/9141467.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/136382095 https://www.cnblogs.com/make
一文搞懂YOLO系列目标检测！万字长文（附YOLOv8实操教程）
热门推荐
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。
YOLO 入门合集 （YOLO学习笔记）
weixin_53159002的博客
06-28 4123
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）
从零开始掌握YOLO——实时目标检测的技术详解
iShare_Carlos的博客
08-15 4万+
在当今的计算机视觉领域，目标检测技术扮演着至关重要的角色，随着深度学习技术的迅速发展，目标检测在安防监控、自动驾驶、医疗影像等多个领域得到了广泛应用。传统的目标检测方法通常需要复杂的手工特征设计和分类器训练，不仅效率较低，还存在难以推广的瓶颈。近年来，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法，尤其是YOLO（You Only Look Once），彻底改变了这一现状。
YOLO如何入门？
wangbo_angel的博客
04-24 978
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。
【目标检测】入门教程之yolo v1理论与实战
胡侃有料的博客
05-10 2945
目标检测入门实战教程。
【目标检测算法详解】从 YOLO v1 到 YOLO v3（全网最适合入门版本）
WANGYANG的博客
07-15 1533
摘要：本文深入解析YOLO目标检测算法，重点介绍YOLOv1的核心架构与原理。YOLOv1将输入图像划分为7×7网格，每个网格预测2个边界框（包含位置、尺寸和置信度）和20个类别概率，形成30维输出向量。关键创新在于仅由包含物体中心点的网格负责预测真实边界框，其余网格预测背景，形成高度不平衡的分类问题。置信度分数综合了物体存在概率和预测框与真实框的交并比（IoU）。训练时通过选择与真实框IoU最大的预测框进行损失计算，优化模型性能。文章还对比了YOLO与SSD、RCNN在锚框生成机制上的差异，并详细阐述了损
YOLO学习路线：从入门到精通
2501_91624122的博客
04-16 1748
YOLO是一种one-stage目标检测算法，通过单次前向传播即可完成目标的定位和分类。YOLO系列算法不断优化和改进，从YOLOv1到最新的YOLOv8，性能和效率不断提升。使用YOLO算法训练自定义数据集是目标检测中的一个重要任务。你可以使用YOLOv5或YOLOv8的开源代码，结合自己的数据集进行训练。# 安装YOLOv5!%cd yolov5!# 训练自定义数据集!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值