温故知新之YOLOV7论文翻译

已于 2024-10-20 16:59:37 修改
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分类专栏： # 深度学习-论文笔记 深度学习目标检测 深度学习目标检测(YOLO)专栏 文章标签： YOLO 目标检测 深度学习 人工智能
于 2024-10-20 16:59:08 首次发布
原文链接：https://arxiv.org/pdf/2207.02696.pdf
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温故知新之YOLOV10论文翻译
浩瀚之水的专栏
10-20 299
在过去几年中，YOLOs 因其在计算成本和检测性能之间的有效平衡而成为实时目标检测领域的主流模式。研究人员对 YOLOs 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，后处理对非最大抑制（NMS）的依赖阻碍了 YOLO 的端到端部署，并对推理延迟产生了不利影响。此外，YOLOs 中各种组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致明显的计算冗余，限制了模型的能力。这使得效率不尽如人意，性能还有很大的提升空间。
温故知新之YOLOV6论文翻译
浩瀚之水的专栏
10-20 148
多年来，YOLO系列实际上已成为高效目标检测的行业标准。YOLO社区蓬勃发展，丰富了它在众多硬件平台和丰富场景中的使用。在这份技术报告中，我们努力将其极限推向一个新的水平，以坚定不移的心态为行业应用向前迈进。考虑到现实环境中对速度和准确性的不同要求，我们广泛研究了来自工业界或学术界的最新目标检测进展。具体来说，我们大量吸收了最近网络设计、训练策略、测试技术、量化和优化方法的思想。在此基础上，我们集成了我们的思想和实践来构建一套部署准备好各种规模的网络，以适应不同的用例。
【YOLO系列】YOLOv7论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）
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路人贾的博客
05-03 4万+
《YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors》论文超详细翻译＋精读！
YOLOv7全文翻译
qq_45294476的博客
07-07 4896
YOLOv7全文翻译，CVPR2022：YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors
YOLOv7原文翻译
weixin_48821657的博客
03-20 1127
YOLOv7原文翻译，原文链接https://arxiv.org/abs/2207.02696，源代码见GitHub上的项目
全文翻译【YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors】
行云
07-07 2392
YOLOv7在5FPS到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的物体检测器，YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测器，并且在 GPU V100 上 30 FPS 或更高的所有已知实时目标检测器中具有最高的准确度 56.8% AP。YOLOv7-E6 目标检测器（56 FPS V100，55.9% AP）比基于transformer-based的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（9.2 FPS A100，53.9
yolov7论文翻译
qq_34508123的博客
11-11 737
YOLOv7 在速度和准确性方面均超越了所有已知的目标检测器，在 5 FPS 到 160 FPS 的范围内表现卓越，并且在 V100 GPU 上，以 30 FPS 或更高的实时性能达到了所有已知目标检测器中的最高准确率 56.8% AP。YOLOv7-E6 目标检测器（V100 上 56 FPS，55.9% AP）在速度上比基于 Transformer 的检测器 SWINL Cascade-Mask R-CNN（A100 上 9.2 FPS，53.9% AP）快 509%，准确率高 2%；
温故知新之YOLOV9论文翻译
浩瀚之水的专栏
10-20 153
当今的深度学习方法关注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果最接近真实情况。同时，还必须设计一种合适的架构，以便为预测提供足够的信息。现有方法忽视了一个事实，即当输入数据经过逐层特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在通过深度网络传输时的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络所需的各种变化，以实现多个目标。PGI可以为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而可以获得可靠的梯度信息来更新网络权重。
温故知新之YOLOV4论文翻译
浩瀚之水的专栏
10-20 76
有大量的技巧可以提高卷积神经网络（CNN）的精度。需要在大数据集下对这种技巧的组合进行实际测试，并需要对结果进行理论论证。某些技巧仅在某些模型上使用和专门针对某些问题，或只针对小规模的数据集；而一些技巧，如批处理归一化、残差连接等，适用于大多数的模型、任务和数据集。我们假设这种通用的技巧包括加权残差连接跨小型批量连接。
YOLOv7论文部分解读【含自己的理解】
z240626191s的博客
07-22 7034
yolo终于又更新了！！看了一下yolov7的论文，然后把论文翻译以及自己的一些思考写了进去，这里还包含了我对论文中粗label和细label的详细解释【自己的理解】，其实就是借鉴了蒸馏思想。希望可以帮助到大家，肯定还有很多地方没有思考清楚，后面会不定时对该文进行补充更新。...
YOLOv7来临：论文解读附代码解析
chenxiangrong的博客
07-08 2万+
官方版的YOLOv7相同体量下比YOLOv5精度更高，速度快120%（FPS），比 YOLOX 快180%（FPS），比 Dual-Swin-T 快1200%（FPS），比 ConvNext 快550%（FPS），比 SWIN-L快500%（FPS）。 在5FPS到160FPS的范围内，无论是速度或是精度，YOLOv7都超过了目前已知的检测器，并且在GPU V100上进行测试， 精度为56.8% AP的模型可达到30 FPS（batch=1）以上的检测速率，与此同时，这是目前唯一一款在如此高精度下仍能超过3
【论文阅读】YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors
博观约取，厚积薄发
07-16 4805
在 5 FPS 到 160 FPS 的范围内，YOLOv7 在 speed 和accuracy 上都超过了所有已知的目标检测器，并且在 GPU V100上 30 FPS 或更高的实时目标检测器中，YOLOv7 有最高的 56.8% AP的accuracy。YOLOv7-E6 目标检测器( 56FPS V100，55.9%AP) 比基于 transformer 的检测器 SWINL Cascade-MASK R-CNN(9.2 FPS A100，53.9%AP) 的 speed ............
yolov论文翻译（转载、学习与复盘）
夏日山间过
06-21 2247
概述 yolo仅仅用单个卷积网络就能同时预测多个边界框和它们的类别概率，使用yolo得到图片上的问题是什么和其具体位置。 优点： yolo速度非常快，将检测视为回归问题，可以在不到25毫秒的延迟内实时处理流媒体视频，。 yolo是在整张图片上进行推断的，与基于滑动窗口和候选框的技术不同，yolo在训练期间和测试期间都会顾及到整张图片，所以隐式的包含了关于类的上下文信息以及外观。Fast-RCNN...
YOLOv7：无需预训练模型的最新最实时的目标检测框架
weixin_43509698的博客
07-09 4181
yolov7论文翻译
YOLOV8涨点技巧之DSS模块（一种轻量化火灾检测模型）
hasakie的博客
05-25 67
DSS-YOLO通过三大创新模块的有机结合，在保持YOLO系列实时性的基础上，实现了对小目标和遮挡目标的精准检测。实验证明其mAP50达到89.5%，同时模型体积减少3.3%，为边缘计算设备的部署提供了新的解决方案。该技术已成功应用于多个智慧园区项目，平均预警响应时间缩短至3.2秒，标志着计算机视觉在公共安全领域的重要突破。
Yolov5+LPRNet车牌识别遇到的一些问题记录
最新发布
liu5z666的博客
05-28 645
cmd命令转到自己虚拟环境，例如：d:,然后转到apex-master执行setup.py命令就可。由于yaml中的字符非法，在opt.hyp后添加encoding=‘utf-8'可编码中文就可以了。这里调小batchsize,测试的数据集选大一些，要比batchsize大的多就可以！直接git clone我会出现报错，大部分报错都是网络速度慢引起的，所以建议直接从。原因：一个需要梯度的变量被就地操作，即反向传播出问题，需要去掉梯度计算。在yolo.py文件的偏置初始化位置更改，添加矩形框的就可。
AI任务相关解决方案3-基于GCM、YOLOv5的交通标志识别中的对抗样本防御策略研究
微学AI的博客
05-28 1003
自动驾驶技术的快速发展使得交通标志识别系统成为保障行车安全的关键组件。然而，深度神经网络对对抗样本的脆弱性已成为自动驾驶安全的"阿喀琉斯之踵"。对抗样本是指通过在原始输入数据中添加微小扰动，使AI模型产生误判的样本，而人类难以察觉这些变化。在交通标志识别领域，对抗攻击尤其危险，因为它可能导致自动驾驶系统将停车标志误认为限速标志，或将让行标志视为禁止通行，从而引发严重交通事故。
[yolov11改进系列]基于yolov11引入感受野注意力卷积RFAConv的python源码+训练源码
FL1623863129的博客
05-27 769
YOLO11 是Ultralytics YOLO 系列实时物体检测器的最新版本，以尖端的精度、速度和效率重新定义了可能性。基于先前 YOLO 版本的令人印象深刻的进步，YOLO11 在架构和训练方法方面引入了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。
计算机视觉与深度学习 ｜ 基于 YOLOv8 + BeautyGAN + CodeFormer + Face Parsing 实现简单的人脸美颜
尘世冰封的专栏
05-24 378
以下是一个基于YOLOv8、BeautyGAN、CodeFormer和Face Parsing的完整人脸美颜实现方案。包含算法流程、完整代码实现（附详细注释）和核心公式说明。该实现方案完整覆盖从人脸检测到美颜输出的全流程，代码经过模块化设计便于扩展。Face Parsing皮肤分割。CodeFormer细节增强。BeautyGAN皮肤美化。YOLOv8人脸检测。
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