YOLOV1神经网络结构

原创 已于 2023-02-23 15:13:35 修改 · 2.1k 阅读 · 16 ·
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#神经网络 #YOLO #深度学习

于 2023-02-16 16:13:19 首次发布

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网络结构借鉴了 GoogLeNet 。24个卷积层，2个全链接层。（用1×1 reduction layers 紧跟 3×3 convolutional layers 取代Goolenet的 inception modules ）
参考链接

1.第一层卷积层： 7 7 7 × × ×

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万字详解YOLOv8网络结构Backbone/neck/head以及Conv、Bottleneck、C2f、SPPF、Detect等模块
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
05-26 11万+
YOLOv8是由Ultralytics开发的最先进的目标检测模型，推升了速度、准确性和用户友好性的界限。YOLO这一缩写代表“你只看一次”（You Only Look Once），通过在一次网络传递中同时预测所有边界框，提升了算法的效率和实时处理能力。相比之下，其他一些目标检测技术需要经过多个阶段或过程来完成检测。YOLOv8在流行的YOLOv5架构上进行了扩展，在多个方面提供了改进。
[YOLO专题-4]：YOLO V1 - 网络结构、原理、基本思想的全新、全面、通俗、结构化讲解
文火冰糖（王文兵）的博客
12-26 1万+
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址： 目录 第1章 YOLO V1应运而生 1.1 Faster R-CNN的出现与不足 1.2YOLO V1的出现 1.3YOLO V1的优点 1.4YOLO总体的网络结构 1.5YOLO V1的总体网络架构 第2章 YOLO V1网络的图片输入 2.1 输入图片或视频（用于网络的前向预测） 2.2 图片的标签（用于Loss计算与反向网络训练） 第3章YOLO V1 前向特...
yolov1网络架构的介绍
2301_77444219的博客
08-03 2434
输入：YOLOv1的输入图像大小被固定为448x448像素（三通道）。需要注意的是，在训练阶段，为了加快训练速度，可能会使用较小的输入尺寸（如224x224像素），但在测试阶段会采用448x448像素的输入尺寸以获得更好的检测效果。YOLOv1的网络结构：借鉴了GoogLeNet（现已更名为Inception V1）的设计，主要由卷积层、池化层和全连接层组成。具体来说，YOLOv1的网络包含24个卷积层、4个最大池化层和2个全连接层。
yolo-v1前向结构
12-27
yolo-v1前向结构，用绘图的形式阐明了yolo-v1的算法原理，简洁明了，一目了然。
【YOLO 模型进阶】（2）YOLO v1 超详解：从网络架构到优缺点剖析
最新发布
2302_76756558的博客
10-12 847
整体损失 = 位置误差 + 置信度误差 + 类别误差通过权重 λ_coord=5、λ_noobj=0.5 的设计，YOLO v1 优先保证 “位置精度” 和 “有目标网格的置信度精度”，同时避免无目标网格的误差干扰训练。速度极快：标准版本（24 层卷积）每秒可处理 45 帧图像（45 FPS），精简版（9 层卷积）甚至可达 150 FPS，完全满足视频实时检测需求（通常要求≥30 FPS）；假阳性率低。
理解卷积、单通道卷积、深度卷积(多通道卷积)、逐点卷积、实战YoloV1卷积网络 、池化计算
SpaceSunflower 's ML/DL home
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【卷积计算】-单通道卷积 -深度卷积(多通道卷积) -逐点卷积 -实战YoloV1卷积网络 - 池化计算
【openCV-38】YoloV1的网络结构
m0_69378371的博客
02-24 1656
YOLOv1（You Only Look Once v1）是由 Joseph Redmon 等人在 2015 年提出的目标检测算法。其最大特点是将目标检测任务视为一个回归问题，使用一个卷积神经网络（CNN）来同时进行物体类别预测和边界框回归，并且在一次前向传递中对整个图像进行处理。因此，YOLOv1 被称为“端到端”的目标检测模型，极大地提高了检测速度，并且能够在实时应用中发挥出色的性能。YOLOv1 的网络结构基于传统的卷积神经网络（CNN）
yolov1网络结构说明
qq_30150579的博客
11-30 1735
yolov1网络结构说明
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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yolov4的网络结构图（纯属原创）
07-31
YOLOv4的主要贡献在于它对前几代YOLO模型的改进，包括网络结构的优化、新特征提取模块的引入以及损失函数的调整。 CSPDarkNet53是YOLOv4的核心部分，它是基于DarkNet53网络的一种变体。DarkNet53是一个深度卷积神经...
YOLOV5网络结构
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Q1u1NG的博客
07-22 7万+
YOLOV5网络结构 github代码地址:ultralytics\yolov5，v5还在开发当中，目前的网络结构如下图，要是网络结构有更新，笔者也会更新结构图。 下图括号中四个数字代表：(输入通道、输出通道、卷积核大小、步长)； 两个数字代表：(输入通道、输出通道)； 一个数字代表：(输出通道)； 且上采样是采用nearst插值，两倍上采样； x N表示堆叠此模块N次。 yolov5网络结构图 至于Focus的部分附上代码帮助理解： def forward(self, x): # x(b,c,w,h)
《深度学习》YOLO v1网络架构 、损失值、NMS极大值抑制
wx_AHao1004Y的博客
10-22 2511
pi(C)-p^i(C)表示预测的类别的概率减去真实标签的概率，例如模型输出20类别的结果，即有20个数据，其中有预测到狗的概率，加入标签打的是狗，只需要将20个数据中预测狗额概率的值取出来，然后减去1，在对结果平方即可。前面的求和符号s平方表示网格的格式，例如YOLO v1中的网格个数为7*7，然后B表示预选框的个数，此处数值为2，后面的x表示预选框的中心点的坐标x，y，以及预选框的宽w、高h。例如上图中，同一个人脸被多个预选框预测出来，导致了预选框的重叠，此时可以将置信度低的抑制了，只保留最大的那个。
YOLO V1网络框架
Online_Yan的博客
05-12 983
学习并理解YOLO V1的网络框架。
（二）YOLO-V1整体思想及网络架构
weixin_50533561的博客
02-08 3656
（1）核心思想 将输入的图像分为S*S的格子，对于每个格子为中心给出两个先验框，对于置信度高的格子（即位于物体中心的格子）通过回归任务将两个先验框调整至合适的大小，然后选择IOU指标较大的框作为预测结果 （2）网络架构 网络输入：448×448×3的彩色图片 隐藏层：由若干卷积层和池化层组成，用于提取图片的抽象特征 全连接层：由两个全连接层组成，用来预测目标的位置和类别概率值 网络输出：得到7×7×30的预测结果 注：关于7×7×30的预测结果，是指将图像分为7*...
【YOLO学习】YOLOv1详解
m0_62881487的博客
09-25 3868
1. YOLO 的全称是 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection。YOLOv1 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box 的位置和 bounding box 所属的类别。简单来说，只看一次就知道图中物体的类别和位置。2. 将一幅图像分成 SxS 个网格（grid cell），如果某个 object 的中心落在这个网格中，则这个网格就负责预测这个 object。
YOLOv1
m0_46602826的博客
10-12 3189
YOLOv1的详解
YOLOv1网络结构-框架图-补全完整高清版本
qq_45103693的博客
04-04 1214
原文：REDMON J, DIVVALA S, GIRSHICK R, et al. You only look once: unified, real-time object detection。原文的图是有部分缺失，现重置了一份高清补全的版本供大家使用。
yolov1网络结构
core815的专栏
12-06 832
同时，每个网格还会预测框内是否包含物体的置信度（confidence），每个预选框都有一个置信度，以及物体属于每一类类别的概率（YOLO的训练数据为VOC2012，是一个20分类的数据集），也就意味着每个网格预测20个类别的概率。YOLO神经网络结构如下图所示。把一幅480x480的原图分割成7x7=49个网格，每个网格要预测两个预选框（bounding box）的坐标（x，y，w，h），其中x和y表示box中心点与该格子边界的相对值，w和h表示预测框的宽度和高度相对于整幅图像的宽度和高度的比例。
YOLO学习笔记（2）：YOLOV1算法详解
qq_63129966的博客
03-11 6487
YOU ONLY LOOK ONCE!!!
yolov7神经网络结构图
03-08
### YOLOv7 神经网络架构图 为了创建或获取 YOLOv7 的神经网络架构图，可以利用专门用于绘制此类图表的工具和资源。例如，在 Neural-Network-Architecture-Diagrams 项目中提供了多种方法来构建和展示不同类型的神经网络结构[^1]。 对于特定于 YOLOv7 架构的情况，虽然直接提供现成图片链接可能不符合规定，但可以通过上述提到的绘图工具自行设计一张代表性的架构图。此过程涉及理解 YOLOv7 各层之间的连接方式及其特性参数配置，并将其转换为图形表示形式。 以下是使用 Python 和 `diagrams` 库生成简化版 YOLOv7 架构图的一个简单例子： ```python from diagrams import Diagram, Cluster from diagrams.onprem.ai import Tensorflow from diagrams.programming.framework import Pytorch with Diagram("YOLOv7 Architecture", show=False): with Cluster("Input"): input_data = Tensorflow("Image Input") backbone = Pytorch("Backbone\n(CSPDarknet)") neck = Pytorch("Neck\n(SPPCSPC,PAN)") head = Pytorch("Head\n(YOLO Layer)") input_data >> backbone >> neck >> head ``` 这段代码展示了如何定义输入、骨干网（如 CSPDarknet）、颈部组件以及头部部分的主要模块间的联系。实际应用时还需要更详细的层次描述才能完全反映 YOLOv7 特有的复杂性和特点[^2]。
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