YOLO系列资料整合

github

YOLO-Summary

YOLO源码:

  • https://github.com/pjreddie/darknet
  • https://github.com/AlexeyAB/darknet
    非常推荐AlexeyAB的darknet改进版
    论文:
  • https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf

YOLOv3复现代码合集涵盖 5 种常用深度学习框架:

TensorFlow

ProjectInferneceTrainstar
tensorflow-yolov31837
yolov3-tf2795
tensorflow-yolo-v3x666
YOLOv3-tensorflow272

PyTorch

ProjectInferneceTrainstar
PyTorch-YOLOv32955
yolov32686
pytorch-yolo-v3x2291
YOLO_v3_tutorial_from_scratchx1489
ObjectDetection-OneStageDet1471
YOLOv3_PyTorch442
PyTorch_YOLOv3258

Keras

ProjectInferneceTrainStar
keras-yolo34680
YOLOv3x505
keras-YOLOv3-mobilenet410

Caffe

ProjectInferneceTrainStar
MobileNet-YOLO569
caffe-yolov3x273
Caffe-YOLOv3-Windows163

MXNet

ProjectInferneceTrainStar
gluoncv3187

参考:

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/50170492
  • https://github.com/amusi/YOLO-Reproduce-Summary/blob/master/README.md

一、yolo框架的解读:

  • https://zhuanlan.zhihu.com/p/32525231

二、500问里目标检测解决的问题和yolo解读

三、基于YOLO的项目

3.1使用YOLOv3训练、使用Mask-RCNN训练、理解ResNet、模型部署、人脸识别、文本分类等:

  • https://github.com/StevenLei2017/AI_projects

3.2基于yolo3 与crnn 实现中文自然场景文字检测及识别

在这里插入图片描述

  • https://github.com/chineseocr/chineseocr

3.3 YOLOv3 in PyTorch > ONNX > CoreML > iOS

在这里插入图片描述

  • https://github.com/ultralytics/yolov3

3.4YoloV3/tiny-YoloV3+RaspberryPi3/Ubuntu LaptopPC+NCS/NCS2+USB Camera+Python+OpenVINO

在这里插入图片描述

  • https://github.com/PINTO0309/OpenVINO-YoloV3

四、YOLO模型压缩:

4.1、剪枝:

  • https://github.com/zbyuan/pruning_yolov3
  • https://github.com/coldlarry/YOLOv3-complete-pruning
  • https://github.com/Lam1360/YOLOv3-model-pruning
  • https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning

五、YOLO系列

5.1 Enriching Variety of Layer-wise Learning Information by Gradient Combination

ModelSizemAP@0.5BFLOPs
EfficientNet_b0-PRN416x41645.53.730
EfficientNet_b0-PRN320x32041.02.208
  • https://github.com/WongKinYiu/PartialResidualNetworks

5.2 Gaussian YOLOv3: An Accurate and Fast Object Detector Using Localization Uncertainty for Autonomous Driving

在这里插入图片描述

  • https://github.com/jwchoi384/Gaussian_YOLOv3

5.3 YOLO Nano: a Highly Compact You Only Look Once Convolutional Neural Network for Object Detection

Modelmodel SizemAP(voc 2007)computational cost(ops)
Tiny YOLOv2[13]60.5MB57.1%6.97B
Tiny YOLOv3[14]33.4MB58.4%5.52B
YOLO Nano4.0MB69.1%4.57B
  • https://arxiv.org/pdf/1910.01271.pdf
  • https://github.com/liux0614/yolo_nano

5.4YOLO-LITE: A Real-Time Object Detection Algorithm Optimized for Non-GPU Computers

DataSetmAPFPS
PASCAL VOC33.5721
COCO12.2621
  • https://arxiv.org/abs/1811.05588v1
  • https://github.com/reu2018dl/yolo-lite
  • https://mp.weixin.qq.com/s/xNaXPwI1mQsJ2Y7TT07u3g

5.5 SlimYOLOv3: Narrower, Faster and Better for Real-Time UAV Applications

在这里插入图片描述

  • https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1907/1907.11093.pdf
  • https://github.com/PengyiZhang/SlimYOLOv3
  • https://mp.weixin.qq.com/s/fDOskKqG-fsJmhT0-tdtTg

5.6 Strongeryolo-pytorch - Pytorch implementation of Stronger-Yolo with channel-pruning

Performance on VOC2007 Test(mAP) after pruning
ModelBackboneMAPFlops(G)Params(M)
strongerv3Mobilev279.64.336.775
strongerv3-sparsedMobilev277.44.336.775
strongerv3-Pruned(30% pruned)Mobilev277.13.143.36
strongerv2Darknet5380.249.861.6
strongerv2-sparsedDarknet5378.149.861.6
strongerv2-Pruned(20% pruned)Darknet5376.849.845.2
  • https://github.com/wlguan/Stronger-yolo-pytorch

5.7 Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection

在这里插入图片描述

Systemtest-dev mAPTime (V100)Time (2080ti)
YOLOv3 60833.020ms24ms
YOLOv3 608+ BoFs37.020ms24ms
YOLOv3 608(ours baseline)38.820ms24ms
YOLOv3 608+ ASFF40.622ms28ms
YOLOv3 608+ ASFF*42.422ms29ms
YOLOv3 800+ ASFF*43.934ms40ms
  • https://arxiv.org/pdf/1911.09516.pdf
  • https://github.com/ruinmessi/ASFF

5.8 Distance-IoU Loss: Faster and Better Learning for Bounding Box Regression

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-20wUOyVv-1576938980960)(image/8.png)]

  • https://arxiv.org/pdf/1911.08287.pdf
  • https://github.com/Zzh-tju/DIoU-darknet
  • https://mp.weixin.qq.com/s/St5WevfcVt4RubJsY-ZEHw
<think>好的,我现在需要回答用户关于YOLO系列算法的介绍、原理和实现的问题。首先,我要回顾用户提供的引用内容,确保回答准确且符合要求。 用户给出的引用[1]到[5]涵盖了YOLO算法的基础概念、网络结构、设计理念以及损失函数等。我需要整合这些信息,分部分呈现。 首先,在介绍部分,需要强调YOLO的核心思想,即单阶段检测、Region-free方法,以及其速度和精度优势。引用[1]提到YOLO不需要区域建议,直接通过一次前向传播完成检测,这点很重要。同时,引用[3]解释了YOLO将图像分割成小方块,每个格子预测目标,这应该放在原理部分的设计理念中。 接下来是原理部分,需要分模块说明。网络结构方面,引用[2]和[4]提到了不同版本的结构,比如v1的24卷积层,v4和v8的FPN+PAN结构。这里需要区分不同版本的改进,但用户可能希望总体概述,所以可以提到基础结构如卷积层、特征融合机制。 设计理念部分,引用[3]和[5]详细说明了网格划分和损失函数。需要解释网格如何生成预测框,以及损失函数中的定位误差、置信度和分类误差。引用[5]中的公式可能需要用LaTeX表示,并确保符合格式要求。 实现部分,用户可能需要代码示例。虽然引用中没有给出具体代码,但可以提供一个简单的YOLO检测流程的伪代码,用Python和PyTorch示例,并注释说明关键步骤。 在相关问题的生成部分,需要基于回答内容提出三个问题,比如YOLO与其他算法的比较、损失函数细节、v3到v8的改进等。要确保问题与回答内容相关,帮助用户深入理解。 最后,检查所有数学表达式是否使用$...$或$$...$$格式,例如损失函数中的λ系数和平方误差。确保引用标识正确添加,如[^1]、[^3]等,并且回答结构清晰,分点明确。 现在需要组织这些内容,确保符合用户的要求:中文回答,结构清晰,引用正确,包含相关问题和代码示例。同时注意避免使用Markdown格式,使用自然的分段和标号。确认每个部分的信息准确,引用来源正确,没有错误或矛盾之处。</think>### YOLO系列算法解析 #### 一、算法简介 YOLO(You Only Look Once)是单阶段目标检测算法的代表,通过端到端方式将目标检测转化为回归问题,实现“看一眼即检测”。其核心思想是将输入图像划分为$S \times S$网格,每个网格直接预测边界框(Bounding Box)和类别概率,无需区域建议(Region Proposal)[^1]。相较于两阶段算法(如Faster R-CNN),YOLO因单次前向传播的特性,在实时性上表现突出,处理速度可达45-155 FPS[^4]。 #### 二、核心原理 1. **网络结构演进** - **YOLOv1**:基础结构包含24个卷积层和2个全连接层,使用$1 \times 1$与$3 \times 3$卷积组合替代Inception模块,输出维度为$S \times S \times (5B + C)$,其中$B$为每个网格预测的边界框数,$C$为类别数。 - **YOLOv4/v8**:引入FPN+PAN结构,通过多尺度特征融合增强小目标检测能力(如图1)[^2]。 $$ \text{FPN(自顶向下)} + \text{PAN(自底向上)} \rightarrow \text{丰富语义与位置信息} $$ 2. **设计理念** - **网格划分**:将图像分割为$S \times S$网格,每个网格负责预测中心点落在该区域的目标[^3]。 - **边界框预测**:每个预测框包含$(x, y, w, h, \text{置信度})$,其中$(x,y)$为相对网格的偏移量,$(w,h)$为归一化宽高。 - **损失函数**:综合定位误差、置信度误差和分类误差: $$ \lambda_{\text{coord}} \sum (x - \hat{x})^2 + \lambda_{\text{obj}} \sum (C - \hat{C})^2 + \sum (p(c) - \hat{p}(c))^2 $$ 其中$\lambda_{\text{coord}}$和$\lambda_{\text{obj}}$为权重系数[^5]。 #### 三、实现示例(基于PyTorch) ```python import torch import torch.nn as nn class YOLOBlock(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super().__init__() self.conv = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, padding=1), nn.BatchNorm2d(out_channels), nn.LeakyReLU(0.1) ) def forward(self, x): return self.conv(x) # 简化的YOLOv3模型结构 class YOLOv3(nn.Module): def __init__(self, num_classes=80): super().__init__() self.backbone = nn.Sequential( YOLOBlock(3, 64), nn.MaxPool2d(2), YOLOBlock(64, 128), nn.MaxPool2d(2), # 更多层... ) self.head = nn.Conv2d(512, 5*(5 + num_classes), 1) # 输出预测张量 def forward(self, x): features = self.backbone(x) return self.head(features) ``` #### 四、关键优势与挑战 1. **优势**: - **实时性**:单次推理即可输出所有检测结果,适合视频流处理[^1]。 - **全局上下文感知**:因全图输入,减少背景误检。 2. **挑战**: - **小目标检测**:高版本通过多尺度预测(如YOLOv3的3种尺度)缓解。 - **密集目标漏检**:改进NMS(非极大值抑制)策略,如Soft-NMS。
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