PyTorch深度学习实战（22）——从零开始实现YOLO目标检测

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分类专栏： PyTorch深度学习从入门到项目实战 文章标签： 深度学习 pytorch YOLO
于 2023-10-19 08:28:09 首次发布
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本文介绍了YOLO目标检测算法，包括其优于R-CNN的实时性，以及如何通过单次前向传递进行预测。详细阐述了YOLO的工作原理，涉及网格划分、标签创建和损失函数定义。还概述了实现YOLO模型的步骤，如DarkNet编译、数据集格式设置、网络架构配置和模型训练测试。

PyTorch深度学习实战（22）——从零开始实现YOLO目标检测

0. 前言

YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法，它以其高效性和准确性而闻名。相比于传统的目标检测方法，YOLO 的主要特点是在单个前向传递中同时完成目标检测和分类，因此称为 You Only Look Once。由于整个检测过程只需要一次前向传递，因此非常高效，可以实现实时目标检测。此外，YOLO 通过全局感受野捕捉了整个图像中的上下文信息，对小尺寸物体的检测效果较好。在本节中，将介绍 YOLO 的工作原理，然后在自定义数据集上训练 YOLO 目标检测模型。

1. YOLO 架构

YOLO 目标检测模型与 Faster R-CNN 模型相比，YOLO 无需使用区域提议算法 (Region Proposal Network, RPN)，其在单个神经网络中预测边界框和类别概率，因此推理效率更高。

1.1 R-CNN 目标检测模型的局限性

首先，我们了解基于 R-CNN 的目标检测算法的局限性。在 Faster R-CNN

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https://blog.paperspace.com/tag/series-yolo/ 其中part1是介绍YOLO算法相关的基础知识，part2到part5是介绍如何用PyTorch实现YOLO v3算法，非常推荐。
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