YOLO算法比较

最新推荐文章于 2025-06-01 17:47:01 发布

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#算法

本文对比分析了YOLO系列算法的性能，YOLO v1在速度上优于某些方法，但精度略低；YOLO v2在保持速度的同时提高了准确性；YOLO v3通过引入残差网络和多尺度检测，提升了精度尤其是小物体检测。

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YOLO V1算法性能分析：

与实时性检测方法DPM对比，可以看到YOLO v1算法可以在较高的mAP上达到较快的检测速度，其中Fast YOLO算法比快速DPM还快，而且mAP是远高于DPM。但是相比Faster R-CNN，YOLO v1的mAP稍低，但是速度更快。所以。YOLO v1算法算是在速度与准确度上做了折中。

YOLO V2算法性能分析：

YOLOv2相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（Stronger）这三个方面进行了改进。

YOLO v3算法性能分析：

YOLO v3借鉴了残差网络结构，形成更深的网络层次，以及多尺度检测，提升了mAP及小物体检测效果。