《深度学习》—— YOLOv1

最新推荐文章于 2025-04-03 12:40:48 发布
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文章标签： 深度学习 YOLO 人工智能
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YOLO简介

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YOLOv1简介

YOLOv1（You Only Look Once version 1）是一种用于目标检测的开创性实时算法，由 Joseph Redmon 等人在 2016 年提出。它将目标检测任务视为一个单一的回归问题，直接在图像上预测边界框和类别概率，从而实现了快速的目标检测。

核心思想

传统的目标检测方法通常将检测任务分解为多个步骤，如先进行区域建议，再对每个建议区域进行分类和定位。而 YOLOv1 则是 “端到端” 的方法，它将整个图像作为输入，通过一个卷积神经网络（CNN）直接预测出图像中所有目标的边界框及其类别。
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网络结构

YOLOv1 的网络结构基于 GoogLeNet，主要由 24 个卷积层和 2 个全连接层组成。具体来说，网络首先使用卷积层提取图像的特征，然后通过全连接层将特征映射转换为最终的检测结果。
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评价指标

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非极大值抑制

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损失函数

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检测流程

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优缺点

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Kai HVZ
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中山大学深度学习大作业——yolov5+lpr3+deepsort交通识别检测系统.zip
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这篇文章是对Yolov1原理的简单描述
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1. YOLO 的全称是 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection。YOLOv1 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box 的位置和 bounding box 所属的类别。简单来说，只看一次就知道图中物体的类别和位置。2. 将一幅图像分成 SxS 个网格（grid cell），如果某个 object 的中心落在这个网格中，则这个网格就负责预测这个 object。
【深度学习——YOLOv5-C3模块实现】
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总结1：这段代码主要是关于数据预处理和加载的部分，主要使用了PyTorch中的transforms和datasets.ImageFolder来进行数据的处理和加载。这段代码是一个简单的神经网络训练和测试的循环过程，包括了模型训练函数 train、模型测试函数 test，以及主训练循环部分。（3）C3 类：CSP Bottleneck 模块，结合了多个 Bottleneck 模块，具有更好的特征提取能力。（1）使用 Conv 类构建了一个卷积模块，输入通道为3，输出通道为32，卷积核大小为3x3，步长为2。
深度学习——Yolov4目标检测项目
m0_63308019的博客
04-28 920
YOLOv4是一种目标检测算法，是YOLO (You Only Look Once) 系列的最新版本，由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao共同提出。相比于之前的版本，YOLOv4在速度和精度方面都有了显著的提升。
基于YOLOv5深度学习的草莓成熟度检测系统设计与实现 —— YOLOv5 + 自定义UI界面 + 数据集
m0_52343631的博客
10-12 913
因此，开发一种基于深度学习的草莓成熟度检测系统，不仅可以帮助农户优化采摘时间，还能提高水果分拣和质量控制的效率。通过加入其他传感器（如湿度传感器、温度传感器等）的数据，结合草莓的外观图像信息，可以更加精确地判断草莓的成熟度。为了构建一个有效的草莓成熟度检测系统，首先需要采集足够数量的草莓图像。未来可以将该草莓成熟度检测系统集成到农业物联网系统中，通过远程监控与管理，实现草莓种植的智能化与高效化。实现，能够实时显示摄像头捕捉到的草莓图像，并在检测到草莓成熟度后进行标注和提示。
目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）
加勒比海带66——【YOLO魔法搭配&论文投稿咨询】
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目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合​RepVGG（速度飙升）。在ImageNet上，据我们所知，RepVGG的top-1准确性达到80％以上，这是老模型首次实现该精度。 在NVIDIA 1080Ti GPU上，RepVGG模型的运行速度比ResNet-50快83％，比ResNet-101快101％，并且具有更高的精度，与诸如EfficientNet和RegNet的最新模型相比，RepVGG显示出良好的精度-速度权衡。效果对比如下图所示。
【openCV-38】YoloV1的网络结构
m0_69378371的博客
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YOLOv1（You Only Look Once v1）是由 Joseph Redmon 等人在 2015 年提出的目标检测算法。其最大特点是将目标检测任务视为一个回归问题，使用一个卷积神经网络（CNN）来同时进行物体类别预测和边界框回归，并且在一次前向传递中对整个图像进行处理。因此，YOLOv1 被称为“端到端”的目标检测模型，极大地提高了检测速度，并且能够在实时应用中发挥出色的性能。YOLOv1 的网络结构基于传统的卷积神经网络（CNN）
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整体来看，Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测
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一、引言目前的检测系统通过重用分类器来执行检测。为了检测目标，这些系统为该目标提供一个分类器，在测试图像的不同的位置和不同的尺度上对其进行评估。像deformable parts models（DPM）这样的系统使用滑动窗口方法，其分类器在整个图像上均匀间隔的位置上运行。最近的方法，如R-CNN使用region proposal策略，首先在图像中生成潜在的边界框（bounding box），然后在...
【深度学习】YOLO_V1 复现(使用Tensorflow实现)
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深度学习四大核心架构：神经网络（NN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）与Transformer全概述
gorgor在码农
03-26 1602
NN → 类比：盲人摸象，每个神经元独立感知全局特征 → 局限：输入图像需展平为向量，丢失空间信息（如将28x28图片变成784维向量）CNN → 类比：人类视觉系统，先识别边缘→形状→物体 → 实战：用3x3卷积核扫描猫的图片，提取耳朵、胡须等局部特征RNN → 类比：阅读理解，需记住前文才能理解后文 → 痛点：输入句子“The cat sat on the mat”，到第6个单词时可能已遗忘“cat”Transformer → 类比：团队协作，每个单词直接关注全局上下文 → 优势：处理句
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比如在机器翻译中，查询是目标序列，键和值则都是源序列：对于目标序列中的每个元素（如“tiempo”​）​，你都希望回到源序列（​“How’s the weather today?当然，如果你只做序列分类，那么查询、键和值这三者是相同的：将一个序列与自身进行对比，用整个序列的上下文来丰富每个词元的表示。​“多头”是指：自注意力层的输出空间被分解为一组独立的子空间，对这些子空间分别进行学习，也就是说，初始的查询、键和值分别通过3组独立的密集投影，生成3个独立的向量。搜索引擎会将你的查询和数据库中的键进行对比。
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