物体检测算法调研——YOLO9000

最新推荐文章于 2025-06-19 14:39:59 发布
最新推荐文章于 2025-06-19 14:39:59 发布
阅读量436 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 检测算法 文章标签： 深度学习 检测算法 yolo9000
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/hzhj2007/article/details/79315528
YOLO9000是YOLO v2的升级版，通过联合训练分类和检测数据，实现了对9000多个类别的检测。论文提出了利用WordTree进行层级分类的方法，解决了类别间的关系问题。通过在COCO和ImageNet数据集上的实验，证明了模型在检测和大规模分类上的有效性。YOLO9000在未见过的类别上也有一定的预测能力，实现实时检测9000个类别。

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

    作者pjreddie的主页有YOLO v2的详细说明，包括模型和配置文件、使用方法、训练方法等。但是介绍中没有提及9000模型，本文对该模型的相关内容做一个汇总。

    YOLO 9000是论文'YOLO9000: Better, Faster, Stronger'中提出的，该模型的训练方法是文章的一个创新点，其使用效果是Stronger论点的由来。下文将对上述两点内容进行详细介绍。

    论文中提出了一种对分类和检测数据进行联合训练的机制，即使用检测数据学习边框坐标、Objectness(通用对象检测)、如何对普通对象分类(eg：cat, car, dog)等检测特定的信息，使用仅有类别标签的分类图像扩展可检测的类别数目。大体实现流程是将两类数据混合，当网络遇到检测的数据时，利用YOLO v2的损失函数进行反向传播，若训练的是分类数据，则使用损失函数中的分类损失部分进行BP。

    实际操作中遇到的问题。首先是检测和分类数据的标签整合，检测数据的类别标签是普通对象和较为一般的标签，如'dog'，'boat'。而分类数据的类别标签意义更广，更深，如ImageNet中狗的种类就包含100多种。故需要一种继承的方法将两类数据的标签进行融合。其次是Softmax层的设计，大部分的分类方法是对所有待分类类别使用Softmax layer计算最终的概率分布，而使用Softmax的前提是假设类别间相互排斥，检测和分类数据混合后原始类别标签不满足该

最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的水下图像增强及目标检测算法研究与应用（下）
qq_36130719的博客
05-01 976
从表中可以看出，在URPC数据集上，本文算法⑽在URPC数据集上获得了最优的UIQM和NIQE得分，这表明，本文算法得到的增强图像在量化上的。本文基于MWCNN提出了改进型的水下图像增强模型，和S，其中C和W分别表示其输入的通道数和宽度（长宽一致），C1用于控制输出 的通道数，S用于控制输出的尺寸，BTNK1是一个可以改变输入的特征的通道数和。中1个分支进行2次全连接操作，作为全连接头，随后利用全连接头进行回归分类，另1个分支先进行两次卷积操作在进行全连接操作，作为卷积头，随后利用卷积头对。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（中）
qq_36130719的博客
04-26 937
针对无人机图像背景复杂、分辨率高、目标尺度差异大等特点，基于实时性 和准确性均衡的单阶段目标检测算法YOLOv5，本章提出了一种实时目标检测算 法YOLOv5sm+，力图解决其深度宽度不均衡、分类精度、实时性不足等问题。 首先为解决无人机图像目标尺度差异大、小目标检测率低的问题，分析了深度模 型中模型深度和宽度对无人机图像检测的性能增益，提出了可显著提高感受野的 混合残差空洞卷积模块，并结合无人机图像特点对YOLOv5s模型针对性改进， 设计了YOLOv5sm模型。其次为进一步优化改进模型的实时性与识别率，
检测9000类物体的YOLO9000
灰巧克力爱松露
02-11 8751
本想总结一下，看完发现整篇文章多余的话有点少。YOLO的实时性众所周知，所以还等什么，皮皮虾我们走~
YOLO9000, Better, Faster, Stronger论文翻译——中文版
SnailTyan
12-29 2510
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com  |  优快云  |  简书 声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！ 翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translation YOLO9000: Better, Faster, Strong...
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 2051
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系列详解：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7
热门推荐
qq_40716944的博客
03-22 17万+
一、前言 YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。 YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknet 1.1 YOLO vs Faster R-CNN 1、统一网络：YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN中尽管RPN与fast rcnn共享卷积层，但是在模型训练过程中，需要反复训练RPN网络和fa
YOLO系列详解（YOLO1-YOLO5）
weixin_32236881的博客
06-28 2342
前言一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLO官网：GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks 1.1 ...
YOLOv2 and YOLO9000学习记录
m0_46582737的博客
03-24 892
学习YOLOv2的个人理解，学习的是迪哥的视频，也融合了一些博文的思想。
基于深度学习的目标检测算法调研
和而不流
11-12 2308
文章目录0 目标检测的任务概述1 基于深度学习的「目标检测」算法1.1 两刀流 R-CNN1.1.1 R-CNN / 20131.1.2 SPP Net / 20141.1.3 Fast R-CNN / 20151.1.4 Faster R-CNN / 20151.1.5 Mask R-CNN / 20171.1.6 二刀流小结1.2 一刀流 YOLO1.2.1 YOLO / 20151.2.2 ...
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于改进YOLO深度学习模型的烟支外观质量检测
qq_36130719的博客
11-27 991
烟草行业在我国有着悠久的历史，明朝时期烟草已成为中国重要的农业产品 之一，现今我国仍是全球最大的烟草生产和消费国家。2021年，我国烟草上缴 的税收创历史新高，达到了13581亿元[ 1]，创历史新高，增长了6.08%，占全国 GDP总量的1.187%。卷烟的生产过程涉及烟叶采摘、加工、卷烟制作等多种工 艺，难免会出现不同程度的质量问题。然而，烟支外观缺陷检测是保障产品质量 的重要环节之一。烟支外观的瑕疵如破损、污渍等不但会降低烟支的美观，还可 能会影响烟支的口感和品质。
浅谈YOLOV3
yangxiang2504的博客
06-19 356
YOLOv3论文 论文相关 文章题目：YOLOv3：An Incremental Improvement 论文地址：https://pjreddie.com/media/files/papers/YOLOv3.pdf 目前，就目标检测而言主要分为两大系列：two-stage以及one-stage。而one-stage最突出的在于速度。 而YOLOv3的速度提升了更多。YOLOv3相比其他的YOLO...
yolov3训练技巧
越努力，越幸运
01-02 1994
正负样本的要求 YOLOv3的训练样本一般情况下不需要负样本，只需要标出需要检测的目标物体即可 在复杂的场景下，也可以添加负样本，也就是说一张图片里面没有目标物体，样本对应的标签提供一个空的txt文件即可 ...
YOLOv9浅读
weixin_44133371的博客
04-01 1444
YOLOv9浅读
目标检测-yolov3
weixin_47260381的博客
08-22 1538
学习yololv1-yolov3提出的方法
YOLO v5 实现目标检测
weixin_41258131的博客
10-29 1万+
yolov5 的环境配置、运行与训练过程及其中可能出现的问题与解决办法。
yolo5类检测成功
walle的博客
09-01 6063
用yolo检测动物，分5类：老虎，兔子，鱼，鹿，猫。训练的图片只有189张，迭代3000次的效果：
YOLO详解
UnknownPlayer的博客
06-04 9271
本文参考知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25236464 1. YOLO的创新点 YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。 从网络设计上，YOLO与two steps的目标检测方法如RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN的区别如下： YOLO训练和检测均是在一个单独网...
【YOLO模型】（1）--YOLO是什么
m0_74896766的博客
10-23 1万+
本篇介绍了： 1. YOLO是一种基于深度学习的目标检测算法。注意，是一个回归问题！！ 2. 两种经典的检测方法：one-stage和two-stage。 1. one-stage：直接生成候选框，定位图像。 2. two-stage：先生成候选框标出所有的物体，然后找到目标物体。 3. 使用Map指标来评估YOLO算法的性能。
YOLO算法详解
qq_45875106的博客
02-22 3万+
YOLO算法详解前言YOLOv1YOLOv2YOLOv3 前言 YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknet YOLO及You Only Look Once，是一种目标检测算法，目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别概率。目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类（如图1）：两阶段式（Two-stage）目标检测算法和单阶段式（One-stage）目标检测算法。两阶段式是先由算法生成一系列候选边界框作为样本，然后再通过卷积神经网络分类
目标检测课程资料大合集——YOLO系列与算法实践
YOLO（You Only Look Once）系列算法是一类高效的单阶段目标检测算法，它的特点是一次性直接预测边界框和类别。YOLO系列算法因其速度快、检测准确而广受欢迎。课件可能会深入讲解YOLO的不同版本，例如YOLOv3、YOLOv4...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值