YOLO论文记之模型篇

最新推荐文章于 2025-06-19 14:39:59 发布
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#图像目标检测 #视频目标检测 #CNN #深度学习 #darknet

上一篇博客大致介绍了YOLO论文的思想以及通过大牛们开源的框架去实践了一把，接下来让我们深入到模型。

YOLO模型
Y_091105的博客
05-19 5405
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录一、yolo是什么？二、yolo的原理目标原理2.读入数据总结 一、yolo是什么？ yolo是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图片中找到特定的物体，目标检测不仅要求对物体的种类进行识别，同时要求我们对物体的位置进行标记。而且YOLO相比于以往的带有建议框的神经网络，速度大有提升。 类别是离散数据，位置是连续数据。 二、yolo的原理 目标 我们的目的是找出一张图片上物体的位置和种类，这其中包含5个.
YOLO系列模型简介
weixin_44455665的博客
09-01 2453
YOLO系列模型因其实时检测能力和较高的准确率而在计算机视觉领域受到了广泛的关注和应用。随着版本的演进，YOLO模型不断吸收新的技术和设计理念，努力在速度与精度之间寻找最佳平衡点。无论是学术研究还是工业应用，YOLO系列模型都占据了重要的地位。早期版本（YOLOv1 至 YOLOv3）：使用C/C++和CUDA，基于Darknet框架。近期版本（YOLOv4 及以后）：使用Python语言，并基于PyTorch深度学习框架。
YOLO模型详解
xiaohuilang6的博客
11-07 4830
YOLO将物体检测作为一个回归问题进行求解，输入图像经过一次inference，便能得到图像中所有物体的位置和其所属类别及相应的置信概率。而rcnn/fast rcnn/faster rcnn将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）。 YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层，如下图所示。（YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结...
深度学习之目标检测YOLO简介和YOLO v1模型算法流程详解说明（超详细理论篇）
最新发布
qq_55433305的博客
06-19 1849
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它创新性地将目标检测转化为单次前向传播的回归问题，通过单一神经网络同时预测目标边界框和类别概率，极大提升了检测速度。YOLO v1将输入图像划分为S×S网格，每个网格预测B个边界框、置信度及C个类别概率。其网络架构包含24个卷积层和2个全连接层，损失函数由边界框坐标误差、置信度误差和分类误差组成，通过权重因子平衡各任务贡献。训练时，先在ImageNet上预训练前20层卷积层，再微调后续层，并采用数据增强技术提升泛化能力。
YOLO系列v1~v10原论文.rar
12-03
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测算法，其创新之处在于实时性高，检测速度快，尤其适合需要快速反应的应用场景。YOLO算法的核心思想是将目标检测任务视为一个回归问题，即直接从图像像素到边界框坐标...
YOLO系列论文翻译
07-25
这些论文翻译对于理解YOLO系列模型的工作原理、优化策略以及在实际应用中的表现至关重要。通过阅读这些翻译，读者可以深入了解到YOLO是如何实现快速目标检测的，以及各版本之间的改进之处。对于研究者和开发者来说，...
YOLO论文节选-YOLOv1篇
04-23
YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测系统，YOLOv1 是其第一个版本，由 Joseph Redmon 等人在2015年的论文《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》中提出。YOLOv1 的主要贡献在于它的...
yolo系列论文.zip
09-08
YOLO，全称为"You Only Look Once"，是目标检测领域的一种高效算法，由Joseph Redmon等人在2015年首次提出。这个系列的论文在计算机视觉和深度学习社区引起了广泛的关注，因为它们实现了快速而准确的目标定位。下面...
yolo论文.rar
08-22
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，由Joseph Redmon等人在2016年的两篇论文中首次提出。YOLO以其高效的运行速度和相对准确的检测性能引起了广泛的关注，尤其在计算机视觉领域。这个压缩包包含了...
yolo实现模型（darknet）
04-21
支持yolov1,yolov2,yolov3,yolo9000 cpu，gpu实现均支持。 无需TensorFlow，caffe等框架要求
YOLO怎么入门？怎么实现自己的训练集？
gu1857035894的博客
07-31 1040
目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。很显然，整体上这三类任务从易到难，我们要讨论的目标检测位于中间。前面的分类任务是我们做目标检测的基础，至于像素级别的实例分割，太难了别想了。学好人工智能，要多看书，多动手，多实践，要想提高自己的水平，一定要学会沉下心来慢慢的系统学习，最终才能有所收获。上面的图片中，分别是计算机视觉的三类任务分类，目标检测，实例分割。显然，类别是离散数据，位置是连续数据。...
【YOLO系列】YOLOv2论文超详细解读（翻译 ＋学习笔记）
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路人贾的博客
02-17 3万+
YOLOv2论文（《YOLO9000: Better, Faster, Stronger》）超详细精读。看着一篇就够啦！
yolo系列论文阅读
weixin_44025358的博客
10-18 3904
YOLOv1 yolov1提出了一种新的识别方法，不同于RCNN系列将识别问题转化为对候选区域的分类，yolo使用回归方法直接预测目标的类别和位置。
YOLO系列模型
pursue_dreams的博客
11-15 1504
YOLOv1~YOLOv8、YOLO-BEV
目标检测：YOLO 模型详解
m0_73776435的博客
05-21 4049
YOLO 模型凭借其高效的端到端检测能力，在实时目标检测领域取得了显著的成果。：在前几代 YOLO 的基础上，对损失函数进行了进一步的优化和完善，使其能够更好地平衡边界框定位误差和类别分类误差之间的关系，并且针对不同尺度特征图的预测结果采用了不同的损失权重，以提高模型在不同尺度上的检测效果。：进一步改进了损失函数，采用了不同尺度特征图的损失加权求和的方式，使得模型在不同尺度上的检测结果都能够得到有效的优化，并且对边界框的坐标、宽度高度以及类别置信度的误差计算都进行了精细化的设计，以提高整体检测性能。
AI大模型介绍yolo
weixin_43941538的博客
02-12 1037
速度快准确率高可解释性强适用性广rcnn使用区域建议方法，首先在一张图像中产生可能的边界框。分类后，利用后处理对边界框进行细化，消除重复检测，并根据场景中的其他对象边界框进行重新扫描，这些复杂的流水线很慢。并且因为每个独立的部分都需要被分开训练，所以很难优化。yolo模型原理：将目标检测重新定义为一个单一的检测问题，从图像像素直接到边界框坐标和类别概率。使用过一个卷积神经网络同时预测多个边界框和这些框类别概率。模型在完整的图像上训练，并直接优化检测性能。
yolo论文
fffupeng的博客
05-15 827
综述： 将物体检测任务（划分边界框和类别的可能性）作为回归问题来解决。 速度非常快，但是可能产生定位的误差，相比于rcnn，减少了假阳性。 从上图可以看出结构非常简单 优势： 1、速度非常快 2、处理全局的信息。在 训练和测试的使用看到了整个图像，对类别和外表都进行编码。相比于faster rcnn减少了近一半的假阳性。 3、yolo学习归纳重新表达物体的特征。所以能够更加适应新
YOLO11论文是哪一篇
05-24
根据已有的资料，这篇论文最早于 2023 年发布，旨在全面评估 YOLO 系列模型的发展历程及其性能表现。此外，YOLO11 还引入了一些新的技术特性，例如结合 Transformer 架构以及 NAS（神经架构搜索）方法来优化模型效率...
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