YOLOv3基本原理

最新推荐文章于 2025-04-15 19:11:15 发布
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分类专栏： 目标检测学习 文章标签： 深度学习 计算机视觉 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Lininggggggg/article/details/106331448
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本文详细介绍了YOLOv3的基本原理，包括Darknet-53网络结构，抛弃softmax采用逻辑回归的输出编码，以及先验框和预测框的设计。YOLOv3在保持高速度的同时，精度与SSD相当，但逊色于Faster R-CNN，是实时目标检测的优选方案。

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YOLOv3基本原理

参考链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/76802514

一、网络结构

在这里插入图片描述
1、backbone：Darknet-53
backbone部分由Yolov2时期的Darknet-19进化至Darknet-53，加深了网络层数，引入了Resnet中的跨层加和操作。
在这里插入图片描述
2、Darknet-53与其他网络的对比：
在这里插入图片描述
Darknet-53处理速度每秒78张图，比Darknet-19慢不少，但是比同精度的ResNet快很多。Yolov3依然保持了高性能。
（这里解释一下Top1和Top5：模型在ImageNet数据集上进行推理，按照置信度排序总共生成5个标签。按照第一个标签预测计算正确

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YOLOv3模型原理深度解析
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09-18 1862
本文从以下六个层面对YOLOv8的模型原理进行了解读。本文首先讲解了其backbone DarkNet53使用残差连接和1×1卷积带来的优势。然后针对backbone上的Feautre Pyramid Network在CNN自动特征提取、整合多尺度特征上的优势。然后本文讲解YOLOv3首次引入的anchor based方法。YOLOv3采用相对坐标的方式来推算绝对坐标。最后本文分析了损失函数的构成
YOLOv3算法原理以及paddle实现
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02-14 3919
YOLOv3算法原理以及paddle实现 根据paddle零基础入门课整理的YOLOv3学习笔记。 1. 概述 经典的R-CNN系列算法也被称为两阶段目标检测算法，由于这种方法需要先产生候选区域，再对候选区域做分类和位置坐标的预测，因此算法速度非常慢。与此对应的是以YOLO算法为代表的单阶段检测算法，只需要一个网络即可同时产生候选区域并预测出物体的类别和位置坐标。 与R-CNN系列算法不同，YOLOv3使用单个网络结构，在产生候选区域的同时即可预测出物体类别和位置，不需要分成两阶段来完成检测任务。另外，YO
01.15_YOLOv3基本原理.pdf
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YOLOv3模型架构与原理详解
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04-15 901
YOLOv3将图像分成网格，每个网格预测可能的物体位置和类别。它只需要看一次图像，就能完成检测，这让它比传统方法快很多。研究表明，YOLOv3在保持高精度的同时，速度足以支持实时任务。YOLOv3（You Only Look Once v3）是一种高效的实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人提出。它是YOLO系列的第三代，相较于前两代，在精度和速度上取得了显著进步。YOLOv3的核心理念是将目标检测转化为回归问题，通过单次前向传播预测目标的边界框和类别概率。
【yolov3详解】一文让你读懂yolov3目标检测原理
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yolov3目标检测原理目录前言详细过程yolov3检测流程原理（重点）第一步：从特征获取预测结果第二步：预测结果的解码第三步：对预测出的边界框得分排序与非极大抑制筛选 前言 本文是自己在b站视频讲解学习，并且查阅理解许多文章后，做的通俗理解与总结，欢迎评论交流。 yolov3检测分两步： 1、确定检测对象位置 2、对检测对象分类（是什么东西） 即在识别图片是什么的基础上，还需定位识别对象的位置，并框出。 我们首先上一幅图宏观理解下 图中的红框是通过在yolov3检测最后得出的边界框（bounding b
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1、主要来源：yolov3网络硬核讲解！全网独一份！！！【看不懂来打我！！！】_哔哩哔哩_bilibili 里面提到了从目标分类到目标检测的思路。 在目标分类中预测值和目标值对应关系明确，目标是2×1，则预测值就为2×1一一对应，这样的话在利用损失函数梯度回传去调整神经网络参数，就可以得到与目标值最接近的预测结果。 而在目标检测任务中，无法确定目标数量，而神经网络一定是要先固定网络输入输出维度。 例如：一个人的参数是5×1，则输入输出均为5×1的时候是可以实现的。但是如果突然出现了两个人，则需要2×
YOLOV3 原理
zhuguiqin1的专栏
03-12 1605
YOLOV3论文翻译 https://zhuanlan.zhihu.com/p/83218931
全网最详细yolov1-yolov3原理
qq_33270279的博客
12-30 1415
文章目录YOLO发展概述YOLO v1~v3的设计历程Yolov11. 核心思想2. **网络结构**3. Loss函数4. 训练过程5 .总结Yolov21. 核心思想2. 网络结构3. Loss函数4. 训练过程5. 数据增强6. 总结Yolov31. 核心思想2. 网络结构3. loss 函数4. 训练过程5. Darknet框架 # Y...
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YOLOv3 的关键创新之一是其单阶段检测框架，它将目标检测和边界框预测整合为一个统一的过程，这使得它在速度和准确性之间取得了很好的平衡，特别适合需要实时目标检测的应用场景。5. 锚框（Anchor Boxes）：YOLOv3 使用预定义的锚框来预测边界框，这些锚框有助于模型学习预测不同形状和比例的目标。6. 类别预测：YOLOv3 为每个网格单元预测多个边界框，每个边界框预测包含边界框坐标、宽度和高度以及类别概率。7. 输出：最终输出为一系列预测框，每个预测框包含边界框坐标、预测的类别和相应的置信度。
Yolov3原理分析
小飞飞的博客
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yolo V3 原理深度讲解
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v3输出三种规格的特征图分别用来检测大中小物体，这里对v2中的融合进行了改进，让分类任务做的更好。 对每一规格的特征图来说都会产生三种候选框。 但不同规格的特征图并不是通过分别在CNN网络中直接输出获得的，因为那样一开始输出的52x52和中间输出的26x26特征图所提取的特征都不够完全。这里作者是用最后13x13的特征图通过某些方法与前面26x26进行特征融合，从而使得特征提取的更加完善。这里作者采用的是进行上采样的一个方法，使得得到的13x13的特征图经上采样后变成26x26的特征图，然后再与26x...
【YOLO】 YOLOv3原理
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简单介绍一下YOLOv3的原理
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接下来将3个特征图进行特征融合（concat），以获得更强的特征表现力，从而达到更好的效果；最后，为了使特征图变成相同大小，中间需要进行上采样及下采样，然后进行堆叠、融合机相应的卷积等操作后，得到最终的3个特征层，即13×13×255（Y1）、26×26×255（Y2）、52×52×255（Y3），这3个特征图恰好分别为原图像x的1/32、1/16、1/8.整个框架可划分为3个部分：分别为Darknet-53结构、特征层融合结构（上图concat部分）、以及分类检测结构(上图未画出)。
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YOLO v3原理及代码解析 YOLO是一种端到端的目标检测模型。YOLO算法的基本思想是：首先通过特征提取网络对输入特征提取特征，得到特定大小的特征图输出。输入图像分成13×13的grid cell，接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个grid cell中，那么就由该grid cell来预测该object。每个object有固定数量的bounding box，YOLO v3中有三个...
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