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最新推荐文章于 2025-04-24 19:10:34 发布
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碰到这个问题后在网上搜了很多类似情况都不能解决，突然注意到在Cmake生产glfw后会产生新的lib，于是在build中生成的诸多文件中又找到了一个glfw3.lib, 将此代替原来lib目录下的同名文件，问题解决

VinciYang
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【论文阅读】YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection
Limiiiing的博客
08-26 3557
在过去的几年里，由于在计算成本和检测性能之间取得了有效的平衡，YOLOs已经成为实时目标检测领域的主导范式。研究人员已经对yolo的架构设计、优化目标、数据增强策略等进行了探索，并取得了显著进展。然而，对非最大抑制(NMS)的后处理依赖阻碍了yolo的端到端部署，并对推理延迟产生不利影响。此外，YOLOs中各部件的设计缺乏全面彻底的检查，导致计算冗余明显，限制了模型的能力。它提供了次优的效率，以及相当大的性能改进潜力。在这项工作中，我们的目标是从后处理和模型架构两个方面进一步推进YOLOs的性能效率边界。
YOLOV1论文小整理
`or 1 or 不正经の泡泡
04-12 1999
文章目录前言作者简介算法简介V1网络结构识别过程卷积部分grid cell单元格存储信息边框 前言 为了更好地阅读源码，在进入源码阅读阶段必须先进行理论探究，之后才能结合工程干活。所以本次也是参考了众多大佬的视频，博客进行一个总结。我们先从初代版本V1开始，主要是第一篇论文不多，那么这里主要是关于这个神经网络的一个结构，它后面的一个具体的一个工作流程，这部分主要是分两个部分，一个是训练部分，还有一个是识别部分。这里咱们主要是对整个流程做一个了解分析。 相关资源链接如下： https://arxiv.org/
YOLO理论知识简单了解
qq_46057792的博客
03-24 1257
对YOLO模型的简单理解，对其进行记录。目前对YOLO模型理论知道的简单了解，知道了YOLO模型是什么？为什么？怎么用？。
【Yolo精读+实践+魔改系列】Yolov1论文超详细精讲（翻译+笔记）
最新发布
智算学术的博客
04-24 1172
【Yolo从论文到代码精讲系列】Yolov1论文超详细精讲（翻译+笔记）
yolo v1 论文深度学习及问题解答
dnnjhh的博客
12-15 949
引言yolo 是2015年提出的关于目标检测的算法。YOLO系列的核心思想就是把目标检测转变为一个回归问题，利用整张图片作为网络的输入，通过神经网络，得到边界框的位置及其所属的类别。本文对每一个模块进行细致解读，并思考了一些问题。因为论文许多人都解读过，因此本文最精彩的部分在于本人对论文时候突发的一些思考，并给与解读，可能会对你h有帮助。Abstract就是说yolo是一个新的目标检测方式，然后介绍了以前的工作是在分类的基础上（两步走）完成目标检测。
目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)
何进的博客
06-05 1万+
转发：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35325884前言在前面的一篇文章中，我们详细介绍了YOLOv1的原理以及实现过程。这篇文章接着介绍YOLOv2的原理以及实现，YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，它斩获了CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention。在这篇文章中，作者首先在Y...
【论文阅读】YOLOV1论文详解
想当咸鱼的猫
11-20 3476
YOLOV1 1. Introduction YOLO非常简单：对于一张完整的图像，通过一个单一的卷积网络可以同时预测多个bounding boxes的回归参数和这些boxes的类别概率，并直接优化检测性能。这种统一的模式相对于传统的目标检测有以下几个好处： 检测特别快。 与滑动窗口和基于region proposal的技术不同，YOLO在训练和测试期间可以看到整个图像，因此它能隐式地编码类别以及它们的外观的上下文信息 YOLO学习地是目标的通用表示法，具有高度的通用性 但是，在准确性上，YOLO仍然
【YOLO系列】YOLOv1论文解读
qq_39770163的博客
08-28 1154
YOLOv1网络细节，YOLOv1原论文解读
YOLO V1 论文精讲
哈哈哈哈哈哈
12-14 1249
YOLO V1 论文精讲
【论文阅读YOLO系列】YOLOv1
qq_54452916的博客
10-30 1096
我们提出了一种新的目标检测方法YOLO。之前的目标检测工作重新利用分类器（repurpose classifiers，将原本设计用于分类任务的机器学习模型重新用于执行目标检测任务）来执行检测。而我们将目标检测视作一个空间分离的边界框和相关类别概率的回归问题。单个神经网络在一次评估中直接从完整图片预测边界框和类别概率。由于整个检测管道是一个单一的网络，因此可以对检测性能进行端到端的优化我们的统一架构非常的快速。我们的基础YOLO模型实时处理图像的速度是每秒45帧。
YOLOv1 论文精读
The Shawshank Redemption
09-29 1002
摘要 我们提出了YOLO，这是一个目标检测的新方法。目标检测领域的以往工作就是对分类器稍加调整以用于检测。相反，我们是将目标检测视为一个回归问题，这个问题是得到空间上分离的包围框(bounding boxes)以及和这些框相联系的类别概率。一个单独的神经网络就可以在一次评估中直接从整幅图像中预测bounding boxes以及对应的类别概率。由于整个检测的流程是在一个单独的网络中完成的，它能够依靠检测的表现结果进行端到端的直接优化。 依靠检测的表现结果进行端到端的直接优化：个人理解指的就是我们可以依靠检
YOLO V1 论文高清
04-24
YOLO目标识别V1第一篇论文，学习之后再看YOLO9000和YOLOV3更加深入
YOLO系列YOLOv1论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）.pdf
05-13
YOLOv1作为YOLO系列的第一版，以其快速和简洁的设计引起了广泛的关注。相较于早期的目标检测算法，如R-CNN系列，YOLOv1采用了端到端的单阶段检测方法，极大地提高了检测速度。 传统的目标检测方法，如R-CNN，通常...
【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
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03-03 21万+
一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）
YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析
路人贾的博客
03-06 8万+
全网最全YOLOv5项目目录结构超详细分析。逐个文件注释，小白上手必备
【YOLO系列】YOLOv3分析与总结
m0_55908255的博客
12-05 1572
grid cell个数增加YOLOv2和YOLOv3可以输入任意大小的图片，因为YOLOv2和YOLOv3是全卷积网络。输入图片越大，产生的grid cell越多，产生的预测框也就越多专门为小目标预先设置了一些固定长宽比的anchor。因为直接生成小目标的预测框是比较难的，但是在小anchor基础上再生成小目标的预测框是比较容易的多尺度预测（借鉴了FPN特征金字塔三个尺度，分别是输入图片尺寸下采样32倍后的，下采样16倍的，下采样8倍的。
论文阅读: YOLOv1
JNing
04-20 3467
Introduction YOLO是第一个实现one stage detection的里程碑级算法。所谓one stage，即通过一个阶段就简单粗暴地输出cls和detect的骚操作： 它并不需要像two stage那样，先在一个stage生成一堆的候选框，再在一个stage进行双任务（cls & detect）。 直接将整张图片分成 S×SS×SS\times S 的小格子区域...
YOLO文章详细解读
Michael’s Blog
08-23 2万+
文章《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》提出方法下面简称YOLO。 目前，基于深度学习算法的一系列目标检测算法大致可以分为两大流派： 1.两步走（two-stage）算法：先产生候选区域然后再进行CNN分类(RCNN系列)， 2.一步走（one-stage）算法：直接对输入图像应用算法并输出类别和相应的定位(YOL...
YOLO 论文详解
章鱼、不嚎
11-04 1228
YOLO 1、 YOLO 设计的目的 R-CNN系列的检测算法都是采用two-stage的方法，先提取proposal，再进行分类和回归，虽然这类方法检测的精度很高，但是检测的速度比较慢，因此本文提出了一个简洁的single-stage的方法来加快检测的速度，可以使用神经网络直接输出bounding box (bbox)的位置和所属类别。 2、 YOLO 的贡献 YOLO将目标检测问题转化为一个...
fatal: remote origin already exists.怎么解决
09-07
当你遇到"fatal: remote origin already exists."的错误时，这是因为你尝试添加一个名为"origin"的远程仓库，但它已经存在了。解决这个问题的方法是先移除已存在的"origin"远程仓库，然后再重新添加。这可以通过以下步骤来完成： 1. 打开终端或命令行工具，进入你的本地代码仓库所在的目录。 2. 输入以下命令以移除已存在的"origin"远程仓库： ``` git remote rm origin ``` 3. 如果你收到一个错误消息，例如"error: Could not remove config section 'remote.origin'"，那么你需要修改gitconfig文件的内容。你可以通过编辑.git/config文件来手动删除相关配置，其中包含"remote origin"的部分。 4. 确保已经成功移除了旧的"origin"远程仓库后，你可以重新添加它。输入以下命令： ``` git remote add origin <远程仓库URL> ``` 在上述命令中，你需要将"<远程仓库URL>"替换为你要添加的远程仓库的实际URL。例如，如果你要将远程仓库的URL设置为"https://github.com/username/repo.git"，则命令应该是： ``` git remote add origin https://github.com/username/repo.git ``` 5. 现在你应该能够成功添加"origin"远程仓库并继续提交你的代码了。 通过按照上述步骤，你应该能够解决"fatal: remote origin already exists."的问题并成功添加你的远程仓库。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span><span class="em">4</span>
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