Yolo

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YOLO v1

原理介绍

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一个格子只能预测一个物体,如果存在多个小目标,效果非常的差。

网络结果分析

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损失函数

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网络训练

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网络存在问题

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网络性能

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Yolo V2

原理

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改进

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Batch Normalization

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高分辨率分类器

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Anchor Boxes

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为了让后面特征提取的宽高比为奇数,采用416 * 416大小的图像。大物体占据

细粒度特征

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多尺度训练

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网络结果

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网络性能

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Yolo 9000

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Yolo v3

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改进策略

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主干网络(类ResNet)

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多尺度(类FPN)

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分类器

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网络性能

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Darknet

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Yolo优点与缺点

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linux下配置DarkNet

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Yolo

YOLO(You Only Look Once)是一种流行的物体检测和图像分割模型,由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出,因其高速和高精度而广受欢迎

### 将YOLO模型转换为其他版本或格式 #### YOLO不同版本之间的转换 YOLO的不同版本(如YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)主要区别在于网络架构和配置文件。为了将一个版本的YOLO模型迁移到另一个版本,通常需要调整以下几个方面: - **权重文件**:YOLO各版本之间可能有不同的层结构和参数数量,因此直接迁移权重通常是不可行的。可以考虑重新训练新版本的模型,使用旧版模型作为预训练模型来初始化权重[^1]。 - **配置文件**:每个YOLO版本都有特定的`.cfg`配置文件定义了网络架构和其他超参数设置。当从一个版本切换到另一个版本时,需修改这些配置文件以适应新版的要求。 #### YOLO与其他框架/工具链的互操作性 对于希望利用YOLO之外的其他深度学习平台或工具的情况,可以通过以下几种方式实现YOLO模型向其他格式的转换: - **ONNX (Open Neural Network Exchange)**:这是一种开放的标准交换格式,支持多种机器学习库间的模型共享。通过PyTorch或TensorFlow导出YOLO模型至ONNX格式后,可以在多个平台上部署该模型[^2]。 ```python import torch.onnx as onnx from models import * # 假设这是加载YOLO模型的地方 model = Darknet('yolov3.cfg', img_size=(416, 416)).cuda() dummy_input = torch.randn(1, 3, 416, 416).cuda() onnx.export(model, dummy_input, 'yolov3.onnx', verbose=True, opset_version=11) ``` - **Core ML / TensorFlow Lite**:如果目标是在移动设备上运行YOLO,则可将其转化为适用于iOS(Core ML) 或 Android(TensorFlow Lite) 的轻量化模型形式。这同样涉及到先将原始YOLO模型保存成中间表示(比如ONNX),再进一步编译为目标平台所需的二进制格式。 #### 数据标注格式转换 除了模型本身的转换外,在某些情况下还需要处理数据集标签格式的变化。例如,要将在YOLO格式中标记的对象位置信息应用于Pascal VOC标准下的项目中,就需要编写专门的脚本来完成这种转变。此过程涉及解析源格式并按照目的格式重组相关信息。 ```bash # 使用命令行调用Python脚本进行批量转换 $ python yolo_to_voc.py --input_dir ./annotations_yolo \ --output_dir ./annotations_voc \ --images_dir ./images ```
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