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 ·
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#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。
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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

 

 

 

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