YOLO目标检测

最新推荐文章于 2025-06-19 14:39:59 发布
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分类专栏： 计算机视觉
YOLO介绍
fanchao_的博客
11-09 790
语义分割、图像分类及目标定位、目标检测（多目标）、实体分割（多目标）
YOLO目标检测算法
嵌入式之斋
12-18 589
对于每个边界框，会预测边界框的位置（x、y坐标和宽度、高度）以及置信度得分。相比于传统的目标检测算法，如基于滑动窗口的方法，YOLO以更快的速度实现了准确的目标检测。目前，YOLO已经发展到第四个版本（如YOLOv4、YOLOv5），并在许多实际应用中取得了良好的效果，例如实时人脸检测、车辆检测、行人检测等。在预测阶段，根据置信度得分进行非极大值抑制（NMS）来过滤低置信度的边界框，并选择最终的检测结果。每个边界框还会预测 C 类别的概率分数，表示该边界框中目标属于各个类别的可能性。）放在代码所在目录下。
深度学习之目标检测YOLO简介和YOLO v1模型算法流程详解说明（超详细理论篇）
最新发布
qq_55433305的博客
06-19 1934
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它创新性地将目标检测转化为单次前向传播的回归问题，通过单一神经网络同时预测目标边界框和类别概率，极大提升了检测速度。YOLO v1将输入图像划分为S×S网格，每个网格预测B个边界框、置信度及C个类别概率。其网络架构包含24个卷积层和2个全连接层，损失函数由边界框坐标误差、置信度误差和分类误差组成，通过权重因子平衡各任务贡献。训练时，先在ImageNet上预训练前20层卷积层，再微调后续层，并采用数据增强技术提升泛化能力。
目标检测--YOLO算法
milk_and_bread的博客
03-07 569
文章目录Yolo介绍YOLO v1算法YOLO v1网络结构损失函数网络训练网络的缺陷性能YOLO V2介绍改进之处网络结构性能对比使用场景Yolo V3介绍网络性能Darknet框架YOLO算法的优点 Yolo 介绍 YOLO v1 算法 yolo v1缺陷：一个格子只能对应一个类别，不能对应多个类别，导致无法对小物体识别 YOLO v1网络结构 损失函数 网络训练 这里使用I...
船只数据集yolo目标检测
03-05
总的来说，这个"船只数据集yolo目标检测"提供了训练YOLO模型进行船只检测所需的一切资源。通过理解和应用这些知识，开发者可以创建一个能够有效地在各种场景中识别船只的AI系统，这对于海洋监测、安全监控和自动驾驶...
Python实现Yolo目标检测全面数据增强脚本 - 提升模型性能和泛化能力
12-28
这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。...
YOLO目标检测 小样本图像数据集扩充方法
08-12
在YOLO目标检测中，数据集扩充通常包括以下几个方面： 1. **几何变换**：这包括旋转、平移、缩放和剪切等操作。例如，通过随机旋转图像，模型可以学习到不同角度下的目标检测。平移和缩放则有助于模型适应不同距离...
YOLO目标检测+猫狗大战数据集已标注可以直接使用（1万张图像+对应已标注文件）.zip
05-11
2、资源特点：数据质量高、标注框质量高，可以直接用于yolo目标检测 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、更多数据集合和仿真源码下载列表（自行寻找自己...
FastAPI封装YOLO目标检测模型
11-26
综上所述，"FastAPI封装YOLO目标检测模型"项目将YOLO的高效目标检测能力与FastAPI的易用性结合，创建了一个可部署的服务，使得远程调用目标检测成为可能。这个项目的实现涉及深度学习模型的整合、API设计和部署策略...
目标检测算法之Yolo系列
02-24
本文来自weixin，本文介绍了R-CNN基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。目标检测算法是计算机视觉三大基础任务之一，其包括目标定位和目标分类两部分。在yolo系列出来之前，主流的做法是分段式的R-CNN系列，主要包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、MaskR-CNN等。R-CNN的基本结构如下图所示：R-CNN主要分为候选区提取和候选区分类两个阶段，并且两阶段分开训练。其主要思想如下。首先通过选择性搜索（SelectiveSearch）对输入进行超像素合并，产生基础的子区域。然后将小的子区域不断合并成大区域，并从中找出可能存
YOLOv4目标检测
01-03
YOLOv4目标检测,介绍YOLOv4使用方法，训练
Java 实现 YoloV7 目标检测
meng_xin_true的博客
04-27 3953
基于JAVA实现YOLOv7目标检测
目标检测算法：YOLO
tudou2013goodluck的博客
03-14 255
权威学习网址 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 现在已发展到YOLO V3此算法为.c文件，可直接在linux环境下跑，不必再搭深度学习的环境
YOLO系列算法
热门推荐
最白の白菜的博客
03-03 2万+
目录YOLO系列算法yolo算法Yolo算法思想Yolo的网络结构网络输入网络输出7X7网格30维向量Yolo模型的训练训练样本的构建损失函数模型训练模型预测yolo总结yoloV2预测更准确（better）batch normalization使用高分辨率图像微调分类模型采用Anchor Boxes聚类提取anchor尺度边框位置的预测细粒度特征融合多尺度训练速度更快（Faster）识别对象更多yoloV3算法简介多尺度检测网络模型结构先验框logistic回归yoloV3模型的输入与输出yoloV4总结
目标检测算法YOLO算法介绍
qq_24946843的博客
05-24 5130
YOLO算法（You Only Look Once） 比如你输入图像是100x100，然后在图像上放一个网络，为了方便讲述，此处使用3x3网格，实际实现时会用更精细的网格（如19x19）。基本思想是，使用图像分类和定位算法，然后将算法应用到9个格子上。更具体一点，你需要这样定义训练标签，对于9个格子中的每一个都指定一个标签y，其中y是一个8维向量（与前面讲述的一样，分别为Pc，bx，by，bh，...
yolo-目标检测算法简介
weixin_36723038的博客
09-29 6120
yolo是一种卷积神经网络结构，yolo(意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果)，通过给出的物体坐标获取目标的特征信息，然后将信息存储、学习，在目标图像上找到符合的特征信息，确定目标位置。yolo的预测是基于整个图片的，并且它会一次性输出所有检测到的目标信息，包括类别和位置。目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。：每一次训练神经网络送入模型的样本数，在卷积神经网络中，大批次通常可使网络更快收敛，
YOLO系列目标检测算法-YOLOv3
AI-Mei的博客
09-27 2211
本文介绍YOLO系列文章之YOLOv3。YOLOv3在YOLOv2基础上做了一点小小的改动，网络变得稍大了一点但更加准确。改动1，分类使用逻辑回归而不再使用softmax；改动2，多尺度预测目标，共使用3个不同尺度的特征图，能够预测不同尺度的目标；改动3，特征提取网络新增残差连接，层数扩大到53层，命名为Darknet-53。
yolo目标检测
03-18
### YOLO目标检测的使用方法与教程 #### 1. YOLO目标检测简介 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为单一的回归问题[^1]。相比传统的两阶段检测器（如Faster R-CNN），YOLO具有更高的速度和更少的计算开销。 #### 2. YOLO架构的发展历程 自YOLOv1发布以来，该系列经历了多次迭代升级，包括但不限于YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等版本。每次更新都针对性能、精度和效率进行了优化。当前主流的YOLO框架通常由三个主要部分构成：主干网络（Backbone）、颈部网络（Neck）以及检测头（Detection Head）。这些模块的设计直接影响到最终的检测效果[^2]。 #### 3. YOLO目标检测的使用流程 以下是基于Python实现YOLO目标检测的一般步骤： - **准备环境** 需要安装必要的依赖库，例如`numpy`, `opencv-python`, 和`torch`等。可以通过以下命令安装： ```bash pip install numpy opencv-python torch torchvision ``` - **加载预训练模型** 在实际应用中，可以下载官方提供的预训练权重文件或者自己训练得到的模型权重。具体操作如下所示： ```python from yolo import YOLO model_path = 'logs/trained_weights.pth' # 替换为自己的权重路径 classes_path = 'model_data/cls_classes.txt' # 类别定义文件 yolo_model = YOLO(model_path=model_path, classes_path=classes_path) ``` - **执行预测** 修改好上述配置项之后，调用`predict.py`脚本来处理图像数据。用户只需提供一张测试图片即可获得对应的标注框信息。 ```python if __name__ == "__main__": image_path = input('请输入图片路径:') result_image = predict(image_path=image_path, yolo=yolo_model) result_image.show() ``` 上述代码片段展示了如何读取用户指定的图片，并利用已初始化好的YOLO实例完成对象定位任务[^3]。 #### 4. 常见应用场景举例 由于其实时性和准确性兼备的特点，YOLO被广泛应用于多个领域当中，比如自动驾驶汽车障碍物感知、无人机监控视频分析、工业生产线缺陷筛查等等。 --- ###
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