YOLO系列（YOLOv1,v2,v3）:YOLO实时目标检测模型不断提高准确率的过程

于 2021-08-08 12:09:35 发布
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分类专栏： 可解释性机器学习 文章标签： 计算机视觉 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/cyl_csdn_1/article/details/119512402
版权
本文由18届CYL撰写，日期为2021-8-8，主要聚焦于YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法的研究。内容涵盖了YOLO系列的发展历程、算法原理及在实际应用中的优缺点，深入解析了YOLOv1到YOLOv4等版本的改进和创新点。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

作者：18届 CYL

时期：2021-8-8

论文：YOLO系列

# 一、关于系列及作者YOLO 是目标检测模型，以实时检测速度著称。

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