YOLO算法发展史

最新推荐文章于 2025-07-14 14:15:20 发布
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本文探讨了YOLO算法如何革新传统R-CNN方法，通过端到端的回归解决分类问题，消除了候选区域步骤，显著提升了目标检测的速度，同时解决了类别不平衡问题。
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在YOLO之前，以R-CNN为代表的目标检测算法，这种滑动窗口的分类方法会非常慢，而且类别不均衡问题严重。YOLO由此而生，它把图像的分类问题转换为一个回归问题，回归Bounding Box的位置，基于端到端的（end to end），无需候选区域，很大的加快了检测的速度。

 

 

 

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Yolo-v5

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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

【全面认知YOLO系列】第一部分：YOLO系列模型发展史
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定义：YOLO（You Only Look Once）个算法的名字就很形象——你只看一次（You Only Look Once），意味着它通过一次检测过程就能处理整张图片，而不需要像以前的算法那样分步骤处理。是一种单阶段（one-stage）的目标检测算法，其核心思想是将目标检测任务视为一个回归问题，通过单个神经网络直接预测图像中的物体类别和边界框。
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### 关于YOLO算法发展历史的可视化 YOLO（You Only Look Once）系列的目标检测算法经历了多个版本的迭代和发展，从最初的YOLO到最新的YOLOv8。这些版本不仅在网络结构上进行了优化，还在速度和准确性方面取得了显著...
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YOLO算法的发展历史可以追溯到2015年，YOLO v1是第一个版本。它将整个图像划分为网格，并在每个网格中预测边界框和类别。然而，YOLO v1在小目标检测上存在一定的困难。 为了解决这个问题，YOLO v2在2016年提出。它...
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*YOLO（You Only Look Once）**系列模型无疑是目标检测领域的一座里程碑，自2016年首次提出以来，便在目标检测领域掀起了一场革命。从YOLOv1的开创性提出，到YOLO11的不断迭代升级，该系列模型持续突破自我，引领着目标检测技术的发展潮流。总结而言，YOLO系列模型在目标检测领域不断刷新纪录，从精度到效率均取得了显著成就。尽管每一代模型都有其局限性，但它们的创新推动了整个领域的发展。
【人工智能笔记】第六节：YOLO 目标检测算法进化史
不定时更新AI技术tensorflow实现方式，欢迎关注，有问题请私信我。
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YOLO 工作原理 YOLO 的工作原理是，将图片输入到多层卷积以提取图片特征。然后直接在输出层回归目标框坐标及其所属的类别。最后通过NMS处理去掉重叠的目标框。 与 Faster-RCNN 不同，Faster-RCNN 是在提取特征图后，使用候选框去扫描特征图的方式去寻找目标。然后通过两个子网络进行回归分类。一个用于将候选框加上偏移缩放，以回归目标坐标。一个用来做目标分类。最后通过NMS处理...
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YOLO系列算法在工程界应用广泛，在与其他检测算法精度相同时，可以达到3到4倍的前向速度。 1.YOLO v1：是一种Anchor-Free的算法 算法利用回归的思想，使用一阶网络直接完成了分类与位置定位两个任务，速度极快。 回归与分类的区别： 其损失函数不同，回归问题建立了一个度量空间。分类问题建立了定性空间； YOLO v1首先利用卷积神经网络进行了特征提取。输入图像的尺寸固定为448×448，经过24个卷积层与两个全连接层后，最后输出的特征图大小为7×7×30（30通道）。·实际上是将图像划分为了7x
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m0_44975814的博客
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YOLO 网络是一种基于深度学习的端到端目标检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，直接在图像上预测目标的位置和类别。从 YOLO v1 到 YOLO v5，YOLO 网络的准确率和速度都得到了极大的提升，同时也变得更加易于训练和部署。相信在未来，YOLO 网络将继续发挥重要的作用，为计算机视觉领域的发展做出更大的贡献。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，出现了许多优秀的目标检测算法，其中 YOLO（You Only Look Once）系列算法以其高效、快速和准确的特点，受到了广泛的关注和应用。
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摘要：YOLO系列算法作为实时目标检测的标杆，经历了从开创到革新的发展历程。YOLOv1-v3奠定了单次检测的基础框架；v4-v5通过工程优化提升实用性；v6-v8实现性能突破，引入Anchor-Free等新范式；最新v9-v12探索轻量化、开放词汇检测等前沿方向。该系列始终围绕速度与精度的平衡，持续推动检测技术进步。未来将向边缘计算、多模态融合等方向发展，在工业界保持重要地位。（150字）
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最近在做检测相关的工作，几年前分析过faster-rcnn的代码和论文。现在，把yolov5这个最新且快的模型进行梳理。本文会从Yolo的发展历程开始，到损失函数，mAP的概念，最后到如何在代码层面训练你的定制化数据集。好了，让我们开始吧~ 1. YOLO (You Only Look Once) 的发展历史 这部分内容主要借鉴自 科技猛兽@知乎 在知乎的发文，我这里会做一下简化，具体细节请去看这位大佬的文章 [1-3]。 1.1 YOLO v0 YOLO v0的思路起源于将基本的CNN思路从分类任.
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qixingderen的博客
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yolo算法 检测算法的发展 从two stage 到 one stage yolov1 yolov1的损失函数 yolov1的优缺点 优点：检测速度快 缺点：对拥挤物体检测不好 ​ 对小物体检测不好 ​ 对没见过的物体检测不好 ​ 没有batch normalize yolov2 anchor anchor: a. 预设好的虚拟边框 ​ b. 生成框由anchor回归而来 anchor 与 loss function yolov3 引入多尺度 gride_size:13X1
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在这篇综述中，探讨了从初代YOLOv1到最新的YOLOv11模型的发展历程。通过回顾这十年的进步，我们突出了每个版本的关键改进及其在公共安全、汽车技术、医疗保健、工业制造和零售五个重要应用领域的影响。本文概述了每次迭代在检测速度、准确性和计算效率方面的显著增强，同时也解决了早期版本所面临的特定挑战和限制。此外，我们识别了当前YOLO模型能力的不足，并提出了未来研究的潜在方向。我们预测，YOLO的发展将向多模态数据处理转变，利用大语言模型和自然语言处理的进步来增强目标检测系统。这种融合有望拓宽YOLO模型的实
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