YOLO算法发展史

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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

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。

 

 

 

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值