YOLO系统PDF

最新推荐文章于 2025-06-22 00:00:06 发布
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#深度学习 #人工智能

该博客提供了YOLO（You Only Look Once）系列目标检测模型的详细资料，包括从YOLOv1到YOLOV7的演变。读者可以查阅各版本的论文链接，了解其改进和创新，以及最新的YOLOV6和YOLOV7的实现和研究进展。

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EfficientDet: https://arxiv.org/pdf/2011.08036.pdf

YOLOv1: https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf

YOLOv2: https://arxiv.org/pdf/1612.08242.pdf

YOLOv3: https://arxiv.org/pdf/2011.08036.pdf

YOLOv4: https://github.com/AlexeyAB/darknet

YOLOv4-Scaled: https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4

YOLO-PPv2: https://arxiv.org/pdf/2104.10419.pdf

YOLOv5: https://arxiv.org/pdf/2104.10419.pdf

YOLOX: https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX

YOLOR: https://github.com/WongKinYiu/yolor

YOLOF: https://arxiv.org/pdf/2103.09460.pdf

YOLOS: https://arxiv.org/pdf/2106.00666.pdf

YOLOP: https://arxiv.org/pdf/2108.11250.pdf

YOLOV6: https://mp.weixin.qq.com/s/RrQCP4pTSwpTmSgvl

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200万优质内容无限畅学
中文-YOLO.pdf
09-24
本文档是对YOLOv1的翻译，是one-stage方法的开山之作，翻译不好的地方，请多多 包含
YOLO-目标检测的进化.pdf
07-26
YOLO，YOLO 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。
YOLO目标检测学习资料
wangjunweill的博客
05-08 236
链接: https://pan.baidu.com/s/1NPDuUtcwagzpA6A0FEibSA 提取码: 884p。通过网盘分享的文件：YOLO目标检测_.pdf。
终于有人把计算机视觉讲明白了
zandaoguang的博客
04-21 510
在人工智能机器学习的领域中，目前最火的莫过于计算机视觉了，这项技术一直广受关注，而其中的目标检测是计算机视觉领域中最常见的问题之一。从去年的 YOLOv4 发布后，目标检测框架被问的最多的...
YOLOv1.pdf
03-09
以下是论文的序： We present YOLO, a new approach to object detection. Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame object detection as a regression problem to spatially separated bounding boxes and associated class probabilities. A single neural network predicts bounding boxes and class probabilities directly from full images in one evaluation. Since the whole detection pipeline is a single network, it can be optimized end-to-end directly on detection performance. Our unified architecture is extremely fast. Our base YOLO model processes images in real-time at 45 frames per second. A smaller version of the network, Fast YOLO, processes an astounding 155 frames per second while still achieving double the mAP of other real-time detectors. Compared to state-of-the-art detection systems, YOLO makes more localization errors but is less likely to predict false positives on background. Finally, YOLO learns very general representations of objects. It outperforms other detection methods, including DPM and R-CNN, when generalizing from natural images to other domains like artwork
从零开始学习YOLO.pdf
06-27
从零开始学习YOLO.pdf
YOLO_1.pdf
08-20
作者在YOLO算法中把物体检测（object detection）问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。 YOLO算法的优点：1、YOLO的速度非常快。在Titan X GPU上的速度是45 fps（frames per second），加速版的YOLO差不多是150fps。2、YOLO是基于图像的全局信息进行预测的。这一点和基于sliding window以及region proposal等检测算法不一样。与Fast R-CNN相比，YOLO在误检测（将背景检测为物体）方面的错误率能降低一半多。3、YOLO可以学到物体的generalizable representations。可以理解为泛化能力强。4、准确率高，有实验证明。
目标检测算法YOLO简介
网络资源是无限的
04-20 3176
目标检测算法YOLO简介
YOLO-V1论文
Rareay
03-20 5305
1. 介绍 人类看一眼图像就能立即识别出目标：它是什么，它们在哪儿，它在做什么交互。人类的视觉系统非常快速和准确，允许我们执行复杂任务，比开车，快速准确的目标检测算法也可以让计算机做无人驾驶。 目前的检测系统重新利用分类器来执行检测。为了检测一个对象，这些系统为该对象采用一个分类器，并在测试图像的不同位置和尺度上对其进行评估。像可变形部件模型(DPM)这样的系统使用滑动窗口方法，其中分类器在整个图像的均匀间隔位置运行。 最近的研究中，如R-CNN使用区域检测方法，首先在图像中生成潜在的边界框，然后在这些提议
基于YOLO的智能车辆检测与记录系统
2202_75851137的博客
06-22 680
本文介绍了一个基于YOLO的智能车辆检测与记录系统开发。系统采用YOLOv8n模型，通过专业标注工具构建包含7类目标的车辆数据集，经数据增强后训练得出mAP@0.5达92.3%的检测模型。在此基础上开发了QT交互系统，支持图像/视频/实时摄像头输入，具备多线程处理、置信度调节、可视化统计及数据导出功能，解决了UI重叠和卡顿等技术难点。系统检测速度达25 FPS（CPU），可应用于交通监控、智能停车等场景，后续将进一步扩展多目标检测功能。
YOLO学习全家桶
qq_58997690的博客
07-20 967
1、使用的是差方和误差。需要注意的是，w和h在进行误差计算的时候取得是它们的平方根，原因是对不同大小的bounding box预测中，相比于大bounding box预测偏一点，小box预测偏一点更不能忍受。骨干网络在不同尺度上捕捉层次化的特征，在较早的层中提取层次的特征（如边缘和纹理），在较深的层中提取高层次的特征（如物体部分和语义信息）。使用一组先验框Anchor，这些Anchor具有预定义的形状，用于匹配物体的原型形状，每个网格单元都定义了多个Anchor，系统预测每个Anchor的坐标和类别。
yolo_1.pdf
09-14
yolo_1.pdf
YOLO算法介绍.pdf
06-24
YOLO为一种新的目标检测方法，该方法的特点是实现快速检测的同时还达到较高的准确率，很详细的介绍
YOLO新版.pdf
12-31
YOLO新版
yolov3使用教程(从tensorflow-gpu环境搭建到迁移学习).pdf
04-21
你是否为复现yolov3但是经常报错，环境搭建出错等问题苦恼，我刚开始也一样。本文档为本人在使用github上keras-yolov3-master项目（作者：qqwweee）的使用教程笔记，清楚记录了从tensorflow-gpu环境搭建到复现voc数据集的模型训练及预测，及最后实现迁移学习对神经元胞体的预测整个流程。帮你少走很多弯路。（或者直接看我的博客：https://blog.youkuaiyun.com/qq_42109740/article/details/105662320）
yolo的原理完整版PDF
01-11
YOLO (You Only Look Once)是一种基于深度学习的目标检测算法，其原理可以简单概括为:将整张图像输入到神经网络中，通过卷积和池化等操作，将图像分成多个网格，每个网格预测出该网格内是否存在目标以及目标的位置和类别。具体来说，YOLO算法将输入图像分成SXS个网格，每个网格预测B个边界框(boundingbox)，每个边界框包含5个预测值:x、y、w、h和置信度。其中，x和y表示边界框中心点在该网格中的位置，w和h表示边界框的宽度和高度，置信度表示该边界框中是否存在目标。此外，每个边界框还会预测出目标的类别概率，这些概率与置信度相乘，得到最终的目标概率。
YOLO+BEV
weixin_41107810的博客
08-03 68
通过最近的nuScenes的Leaderboard榜单可以看出，基于纯视觉的感知算法取得的性能（0.668）已经逐渐向纯激光雷达的算法性能逼近。YOLO进军BEV感知！YOLO+BEV在实时检测上尝试同时，多个传感器融合的感知算法由于汇聚了不同传感器的优势（相机传感器采集的图像提供丰富的语义信息，激光雷达传感器提供物体的深...
yolo的pdf文件介绍，如何训练yolo？
12-11
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，它将对象检测任务作为回归问题来解决，能够在单个神经网络中直接预测边界框和类别概率。YOLO设计的目标是实现在视频流中的实时对象检测能力，因此它在速度...
Yolo9000.pdf
09-12
这种局限性阻碍了检测系统在更广泛的应用场景中的表现。YOLO9000通过扩展其识别范围，极大地提升了目标检测的普适性，为计算机视觉领域开辟了新的可能。 此外，YOLO9000的多尺度训练策略是一个关键创新，它允许模型...
yolo pdf
最新发布
06-25
### YOLO与PDF文档处理工具及教程 YOLO（You Only Look Once）是一种广泛使用的目标检测算法，因其高效性和准确性在计算机视觉领域广受欢迎。对于需要将YOLO应用于PDF文档处理的场景，可以结合多种工具和技术实现目标检测、布局分析和内容提取。 #### 1. **YOLO在PDF文档处理中的应用** YOLO通常用于图像中的目标检测，但通过适当的预处理步骤，也可以将其应用于PDF文档的内容提取和布局分析。具体来说，可以通过以下流程： - **PDF转图像**：首先将PDF文件转换为图像格式（如PNG或JPEG），以便YOLO模型能够处理。 - **对象检测**：使用训练好的YOLO模型对图像进行目标检测，识别出表格、图表、文本段落等元素。 - **后处理**：根据检测结果生成边界框，并将其映射回原始PDF的坐标系统中，从而实现精确的内容定位[^5]。 #### 2. **推荐的PDF文档处理工具** ##### **PDFMathTranslate** PDFMathTranslate 是一款开源的 PDF 文档翻译工具，支持科技论文等 PDF 文件的翻译，保留原文排版，包括公式和图表。它不仅适用于翻译任务，还可以作为PDF内容分析的一部分，帮助理解文档结构。该工具支持双语对照，保持原有目录结构，并兼容多种翻译服务，如 Google、DeepL、Ollama 和 OpenAI 等。可通过命令行工具进行操作，实现文档的快速翻译和双语对照查看。 尽管其主要功能是翻译，但在某些情况下，它可以辅助解析PDF中的复杂内容，尤其是包含大量数学公式的文档[^2]。 ##### **DocLayout-YOLO** DocLayout-YOLO 是一种专门针对文档布局分析的改进型 YOLO 模型。它基于 YOLO 架构进行了优化，特别适合处理实际场景中的多种类型文档。该模型可以在 DocStructBench 数据集上微调，提供更准确的布局识别能力，例如区分标题、正文、表格、图片等不同类型的页面元素。 要使用 DocLayout-YOLO，可以从指定链接下载预训练模型，并参考示例图像路径 `assets/example` 进行推理。此外，该模型还支持直接从 Hugging Face 加载，简化了集成到现有工作流的过程。对于希望利用 YOLO 技术进行 PDF 文档布局分析的用户而言，这是一个非常有价值的资源[^3]。 ##### **PDF-Extract-Kit** PDF-Extract-Kit 是一个专注于 PDF 内容提取的工具包，尤其适用于从复杂的 PDF 文档中抽取文本、表格和图像。它可以作为 DocLayout-YOLO 的补充工具，在完成布局分析后进一步提取所需信息。该工具支持多语言环境，并且具有良好的可扩展性，适合企业级文档自动化处理需求。 ##### **labelme 转 YOLO 工具** 如果需要为 YOLO 训练自定义数据集，labelme 转 YOLO 工具可以帮助将 labelme 标注的 JSON 文件转换为 YOLO 所需的 TXT 格式。此工具支持多种 YOLO 版本（如 YOLOv3 至 YOLOv8），并且可以在 Windows 上轻松运行。这对于构建专门针对 PDF 文档内容的目标检测模型非常有用。 #### 3. **部署与使用建议** - **本地部署**：大多数 YOLO 相关工具都支持本地部署，确保数据隐私的同时也能提高处理速度。例如，可以使用 Docker 容器化部署 PDFMathTranslate 或 DocLayout-YOLO，以简化安装和配置过程。 - **云服务集成**：如果希望减少计算资源的消耗，可以选择将部分任务（如翻译或图像处理）集成到云端服务中。例如，结合 AWS Lambda 或 Azure Functions 实现无服务器架构下的 PDF 处理流水线。 - **自动化脚本**：为了提升效率，可以编写 Python 脚本来自动化整个 PDF 处理流程，包括 PDF 到图像的转换、YOLO 目标检测、结果解析以及最终的报告生成。 #### 4. **示例代码** 以下是一个简单的 Python 示例，展示如何使用 OpenCV 和 PyMuPDF (fitz) 将 PDF 页面转换为图像，并准备用于 YOLO 处理： ```python import fitz # PyMuPDF import cv2 import numpy as np def pdf_page_to_image(pdf_path, page_number, dpi=300): """ 将指定页码的 PDF 页面转换为图像。 :param pdf_path: PDF 文件路径 :param page_number: 页面编号（从 0 开始） :param dpi: 图像分辨率 :return: BGR 格式的 NumPy 数组表示的图像 """ doc = fitz.open(pdf_path) page = doc.load_page(page_number) mat = fitz.Matrix(dpi / 72, dpi / 72) # 设置缩放矩阵 pix = page.get_pixmap(matrix=mat) img = np.frombuffer(pix.samples, dtype=np.uint8).reshape(pix.h, pix.w, -1) return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR) # 示例用法 pdf_path = "example.pdf" image = pdf_page_to_image(pdf_path, 0) cv2.imwrite("page_0.png", image) ``` 此代码片段展示了如何将 PDF 页面转换为高质量图像，进而输入至 YOLO 模型进行目标检测。结合其他工具（如 labelme 转换器或 DocLayout-YOLO），可以构建完整的 PDF 文档处理解决方案。 ---
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