yolo入门很好的一篇文章

最新推荐文章于 2025-10-16 09:55:57 发布
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#yolo

博客提供了一个链接https://www.cnblogs.com/minsons/p/7905473.html ，原标签包含YOLO，推测与YOLO技术相关，可能涉及目标检测等信息技术内容。
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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

YOLO环境配置+项目启动全流程（Conda+PyCharm超详解）
一键难忘的博客
07-29 649
YOLO（You Only Look Once）是一个基于深度学习的目标检测算法，广泛应用于智能识别领域。本篇保姆级教学将手把手教你如何从零开始运行一个YOLO项目，适合完全没有基础的新手。
【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
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一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）
YOLO学习——训练入门（一）
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m0_55260921的博客
10-16 1123
本文介绍了YOLO目标检测模型的训练流程，主要包括以下内容： 准备工作：配置环境，删除旧配置文件确保数据保存位置正确 训练coco8数据集：使用PyCharm创建训练脚本，处理依赖报错和OpenMP冲突问题 训练参数调整：修改epochs数量，控制验证过程，分析训练结果保存路径 数据集配置详解：解析yaml文件结构，说明图片和标签的组织方式 labelimg安装与使用：创建Python3.8环境安装标注工具，可视化训练集和验证集标签 切换不同数据集：包括coco128、medical-pills和brain
YOLO入门教程（一）——训练自己YOLOv10模型【含教程源码+一键分类数据集 + 故障排查】
吾门的博客
07-29 6589
如何训练自己的YOLO模型，LabelMe多边形标注的标签如何训练。
YOLO基本知识
2501_91113915的博客
10-10 2584
1、什么是YOLOYOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置，例如下图所示。YOLO算法将输入图像分成SxS个网格，每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外，YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术，使得算法能够在不同尺度下对目标进行检测。
YOLO如何入门？
wangbo_angel的博客
04-24 980
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 入门合集 （YOLO学习笔记）
weixin_53159002的博客
06-28 4125
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 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入门
safasfs的博客
06-10 1197
借鉴特征金字塔网的思想，YOLOv3设计了3种不同尺度的网络输出Y1、Y2、Y3，目的是预测不同尺度的目标。因此 YOLOv2 在此方法上进行了一点改变：预测边界框中心点相对于该网格左上角坐标 （ C x , C y ） （C_x, C_y） （Cx​,Cy​）的相对偏移量，同时为了将bounding box的中心点约束在当前网格中，使用 sigmoid 函数将 t x , t y t_x, t_y tx​,ty​ 归一化处理，将值约束在0-1，这使得模型训练更稳定。听到此消息的我，为之震惊！
从环境搭建到实战：YOLO目标检测入门教程
lydz1的博客
06-05 895
还在为各种Python包冲突、环境报错头疼吗？别怕，Anaconda就是你的“神器”！1.1 为什么大家都在用Anaconda？对于刚入门的同学来说，环境配置绝对是“劝退”第一步。明明装了包，运行时却总是报错？不同项目需要不同的Python版本，切来切去好麻烦？网上教程一大堆，自己操作总是踩坑？Anaconda帮你一键解决！它就像是“Python的万能管家”，让你不用再为环境问题烦恼。1.2 只需三步，轻松拥有你的专属环境下载神器。
yolov5无从下手？一篇就够,2021年全部基于最新配置的yolo入门升级路线
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09-04 6355
yolov5很难？一篇就够的保姆级教程,2021年全部基于最新配置的yolo快速入门路线规划图 在学习的过程中，优快云对我帮助良多，很多时候都处在一个汲取者的角度。实在惭愧，最近我想根据我的学习过程，整理一篇入门博客帮助大家更快入门。 我实操时候环境：windows、anaconda、pytorch、pycharm全部最新版本 并且在正常上网条件下运行的 一、打破yolo神秘面纱——直接上手！ yolo并不是一个很神秘的东西，现在我先从一个github上一个比较知名的关于yolov5的项目基于yolov5
yoloV1，看过好多篇，这篇感觉讲的最通俗易懂-附件资源
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一篇文章认识YOLO目标检测
黎国溥
11-14 2903
目标检测任务与发展脉络 基于深层神经网络的目标检测 双阶段（two- stage）：第一级网络用于候选区域提取；第二级网络对提取的候选区域进行分类和精确坐标回归，例如RCNN系列 单阶段（one- stage）：掘弃了候选区域提取这一步骤，只用一级网络就完成了分类和回归两个任务例如YOLO和SSD等 ...
通俗易懂的yolo讲解
nbxuwentao的博客
10-10 636
比较简单的理解方式： https://zhuanlan.zhihu.com/p/94986199 个人觉得适合初学者，对于复习yolo也是有帮助的–期待最近的yolo-v4
YOLO快速入门
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02-25 442
这是一篇针对于初学者！的YOLO快速入门保姆级教程快速入门 -Ultralytics YOLO 文档。
YOLO 从0开始最详细教程包括环境安装+如何准备自己的数据集+训练自己的数据集+推理
2302_78760410的博客
03-13 9616
下载之后是一个压缩包，解压下来然后把里面的文件全部复制，粘贴到C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1的文件夹.V12.1 是我安装的版本号， 你的可能跟这个有点差别。在训练过程中，模型的权重可能会定期保存，而 “last.pt” 就是最新的一次保存的模型权重文件。首先还是win+R 输入cmd 打开命令窗 之后输入 nvidia-smi查询可支持的最高cuda版本，驱动是向下兼容的，所以我推荐安装12.1 版本的就行。
小白必看！YOLO入门超详细教程
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05-16 2282
本文介绍了YOLO（You Only Look Once）系列算法在计算机视觉目标检测任务中的应用。YOLO算法通过将目标检测视为回归问题，直接从图像像素映射到边界框坐标和类别概率，实现了高效且准确的实时目标检测。文章详细讲解了YOLO系列算法的迭代版本，包括YOLOv1到YOLOv5的改进点，并选择YOLOv5进行演示，因其在速度和精度上的平衡。文章还提供了环境搭建的步骤，包括安装PyTorch、OpenCV和YOLOv5等依赖库，并通过代码示例展示了如何加载预训练模型、预处理图像、进行目标检测以及解析和
【新手必看】YOLO目标检测入门：10分钟用摄像头实现实时物体识别（人工智能丨机器学习丨深度学习丨计算机视觉丨物体检测丨神经网络）
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05-14 2012
在学习目标检测的过程中，很多新手都面临着明明学了理论却调不通代码，或者看了5小时教程还未跑通demo的问题。这让大家在实践中感到十分困扰。今天带来的方法核心亮点在于无需GPU，零配置，代码直接复用。让大家能更轻松地进行目标检测的实践。以下是办公室实时检测效果的示意图（此处可插入相关效果图）。
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心若有所向往，何惧道阻且长。
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像Global Wheat Head Detection Challenge 就是一个很好的例子，参赛队伍普遍采用了改进型YOLO网络来提高小麦穗部识别精度得分排名靠前方案往往具备创新性的优化思路和技术亮点值得关注分析吸收经验教训应用于自己的...
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