Azperk的博客

是由和提出的，标志着目标检测方法的一大突破。Faster R-CNN 在原始的和基础上进一步提升了效率，并通过实现了候选区域生成的端到端训练，彻底解决了之前方法中的瓶颈问题。Faster R-CNN 结合了卷积神经网络（CNN）和区域提议网络（RPN），不仅在精度上得到了提升，还在速度上实现了显著的改进，成为了目标检测领域的重要基准方法。本文将详细介绍 Faster R-CNN 的，并提供 PyTorch 代码示例，帮助读者深入理解 Faster R-CNN 的工作原理。

是由等人于 2017 年提出的，它在的基础上进行了扩展，除了执行（即物体的分类和定位）之外，还增加了的功能，能够精确地预测每个目标的。与其他目标检测方法相比，Mask R-CNN 在精度上具有显著优势，尤其是在实例分割任务上。它在 COCO 数据集上取得了出色的表现，因此在计算机视觉领域中得到了广泛应用。本文将详细介绍的，并提供代码示例，帮助读者深入理解 Mask R-CNN 的工作原理。

目标检测是计算机视觉领域的一个核心任务，它的目标是从输入图像中识别并定位出目标物体。随着深度学习的兴起，目标检测方法已经取得了显著的进展。从最早的传统方法到现如今基于 Transformer 的先进算法，目标检测的发展经历了多个重要的阶段。本文将详细总结目标检测领域的演进，涵盖和，并对各类方法的核心思想进行详细介绍。

是 Facebook AI Research 提出的模型的改进版本，旨在解决 DETR 模型在小物体检测和训练效率方面的挑战。Deformable DETR 引入了，显著提升了和，并减少了计算复杂度。本文将详细介绍的架构、核心创新及其实现方法，并提供 PyTorch 实现的代码示例。

是由和于 2018 年提出的一种改进型方法，旨在通过提升目标检测的精度。传统的单阶段目标检测器通常会在精度上遇到瓶颈，特别是对于难以检测的目标。而 Cascade R-CNN 通过在多个级联阶段中逐步改进检测结果，解决了这一问题。本文将详细解析的和，并提供实现的代码示例。

是由提出的改进版本，相比于早期的，Fast R-CNN 解决了许多计算效率和训练复杂度的问题。Fast R-CNN 通过对卷积神经网络（CNN）进行端到端的训练，显著提高了目标检测的速度和精度。Fast R-CNN 的核心思想是，即对整张图像进行一次卷积特征提取，然后再从这些共享特征中提取出候选区域的特征，从而避免了 R-CNN 中的冗余计算。本文将详细解析 Fast R-CNN 的，并提供 PyTorch 代码示例。

是由团队于 2020 年提出的创新型目标检测模型。DETR 打破了传统的卷积神经网络（CNN）结构，首次将应用于目标检测任务，展现了强大的性能和灵活性。本文将深入解析的架构、创新之处以及如何将 Transformer 引入目标检测任务，并提供实现的代码示例。

SSD 网络的最后输出层包含了。

YOLOv5 由 Ultralytics 于 2020 年发布，是 YOLO 系列的一个重要版本。它基于 PyTorch 实现，并且在方面进行了大幅改进。本文将详细解析 YOLOv5 的，并提供 PyTorch 代码示例。

在计算机视觉领域，目标检测（Object Detection）是一个关键任务，它不仅需要识别图像中的目标类别，还需要定位目标的位置。传统方法（如 R-CNN 系列）虽然在精度上表现优秀，但速度较慢，难以满足实时需求。为了解决这一问题，Joseph Redmon 在 2016 年提出了 YOLO（You Only Look Once）系列，彻底改变了目标检测的范式。YOLOv1 作为该系列的首个版本，采用端到端的单阶段检测框架，以极高的速度完成目标检测任务。

YOLOv7 由团队于 2022 年 7 月发布，被认为是 YOLO 系列的又一重大突破。YOLOv7 进一步优化了，并在 COCO 数据集上达到了最优性能。本文将详细解析 YOLOv7 的，并提供 PyTorch 代码示例。

在前几期和中，我们介绍了 YOLO 系列的演变。YOLOv4 由 Alexey Bochkovskiy 于 2020 年发布，相比 YOLOv3 在和方面进行了进一步改进。本文将详细解析 YOLOv4 的，并提供 PyTorch 代码示例。

在计算机视觉领域，目标检测（Object Detection）是一个关键任务，它不仅需要识别图像中的目标类别，还需要精准定位目标位置。作为目标检测的代表性方法，以其受到广泛关注。在上一期中，我们介绍了 YOLOv1 的基本原理。然而，YOLOv1 仍然存在一些不足，如等问题。为此，Joseph Redmon 在 2017 年提出了，对 YOLOv1 进行了多项改进，使得检测精度和速度均得到了显著提升。本文将深入解析 YOLOv2 的，并提供 PyTorch 代码示例。

YOLOv10 是团队于 2025 年发布的目标检测算法，是 YOLO 系列的最新版本。YOLOv10 在 YOLOv9 的基础上进行了进一步的改进，不仅在检测精度、推理速度上有了显著提升，还在模型轻量化、跨域适应性和高效计算上做出了诸多创新。本文将详细解析 YOLOv10 的，并提供 PyTorch 代码示例。

是腾讯 AI Lab 研发的一款，旨在解决传统目标检测模型在面对新物体类别时的局限性。YOLO-World 通过创新的方法，使得模型可以通过简单的文本提示，识别任何新物体，无需进行额外的训练。这使得 YOLO-World 在方面展现出了巨大的优势。本文将详细解析 YOLO-World 的，并提供如何使用 YOLO-World 的代码示例。

是由 Facebook AI Research（FAIR）团队于 2017 年提出的目标检测算法。它的核心创新在于，通过对困难样本的加权处理，极大地解决了问题，使得 RetinaNet 在低频类别和难度较大的物体上表现出色。与传统的目标检测方法（如 Faster R-CNN 和 SSD）相比，RetinaNet 通过简化模型架构和使用，能够在实现高精度的同时，保持较高的检测速度。特别是在大规模数据集上的表现，RetinaNet 优于许多现有的检测框架，成为了目标检测领域的重要突破。

YOLOv6 由于 2022 年发布，是 YOLO 系列的重要升级版本。它针对进行了优化，重点提升了。本文将详细解析 YOLOv6 的，并提供 PyTorch 代码示例。

YOLOv9 是团队于 2024 年发布的目标检测算法，是 YOLO 系列的最新版本。YOLOv9 在 YOLOv8 的基础上进行了进一步的优化，提升了检测精度、推理速度和模型的适应性。它不仅在传统目标检测任务中表现优异，还在小物体检测、极限环境下的部署方面有着更为出色的表现。本文将详细解析 YOLOv9 的，并提供 PyTorch 代码示例。

是由等人于 2014 年提出的目标检测方法，标志着目标检测进入了深度学习的新时代。R-CNN 基于和，通过结合区域提议网络（RPN）和 CNN 来进行目标检测。R-CNN 提出的一个重要创新是，并通过这些特征进行物体分类和边界框回归。尽管在 R-CNN 提出的早期版本中，训练过程较为繁琐且速度较慢，但它仍然为目标检测技术的进步奠定了基础，并激发了后续多种改进版本（如 Fast R-CNN 和 Faster R-CNN）的提出。本文将详细解析 R-CNN 的，并提供 PyTorch 代码示例。

在前两期和中，我们分别介绍了 YOLO 的起源及其关键改进。YOLOv3 作为 YOLO 系列的重要版本，在 YOLOv2 的基础上进一步优化，兼顾了。本文将详细解析 YOLOv3 的，并提供 PyTorch 代码示例。