yolo1-5系列算法备忘录

最新推荐文章于 2024-08-26 08:22:09 发布
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文章标签： yolo系列
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk1992/article/details/123402324
这篇博客深入探讨了YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的发展历程，从最初的YOLOv1到最新版的YOLOv5。作者详细解析了每个版本的核心改进，包括速度、精度的提升以及架构的优化。文章适合对目标检测感兴趣的读者，特别是想要了解YOLO系列演进的开发者。

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

yolo1-5:一篇不错的博客，推荐收藏一下，自己也做个备忘https://blog.youkuaiyun.com/litt1e/article/details/88907542

monk1992
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深度学习 备忘录
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04-08 202
1 ncnn 腾讯的一款强大的框架，用于嵌入式的。 2 yolov5目标检测，鸟类、蜻蜓、飞机、背景=2:1：1:10，加入复样本会不会过多？一般正负样本1:3？ 3 yolo车辆检测，faster RCNN车牌检测，CRNN车牌文字识别。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43534801 CNN+RNN+CTC(CRNN+CTC) CNN+Seq2Seq+Attention ...
动态规划之备忘录法与自底向上法：优化技巧剖析
06-08 188
本文介绍了动态规划的两种优化技巧：备忘录法和自底向上法，并通过0-1背包问题的数学建模案例展示了如何在MATLAB中实现这些方法。我们比较了这两种方法的优缺点，以帮助读者更好地理解动态规划。
【 YOLO系列v1-v5 原理+代码解读+项目实践】
是小武呀
01-07 7939
【yolo系列物体检测】文前白话深度学习目标检测基础知识二级目录三级目录 文前白话 yolo 是目前更加倾向于检测速度的检测方法，很多工程上得以应用，可满足实时性的检测。本系列的yolo学习从yolo1-yolo5，知晓基本的原理以及相关的代码解析。yolo1到yolo5都是不断被改进的过程。 深度学习目标检测基础知识 深度学习经典检测算法的两类 one-stage (单阶段) ： YOLO 系列 一个cnn网络来提取特征，做个回归就结束了，输出结果。 two-stage( 双阶段 ) ：
YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介
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09-21 1万+
原文链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/136382095 YOLO系列：YOLOv1,YOLOv2,YOLOv3,YOLOv4,YOLOv5简介YOLO系列是基于深度学习的回归方法。RCNN， Fast-RCNN，Faster-RCNN是基于深度学习的分类方法。YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknet​github.comYOLO v.s Faster R-CNN1.统一网络:YOLO没有显示求取region proposal的过程
YOLO1-YOLO5检测头的改进
Hobart
08-14 6988
YOLO1： 最后检测头7*7grid,每个点预测两个框(一个大框一个小框)，分类用one hot，如下图所示： YOLO2: 7*7 grid 太小了，增大为13*13 每个grid对应两个人为设计的anchor增加为5个统计得到的anchor（在voc2007和coco上都进行了统计，coco相比voc小框更多） 每个anchor对应一个类别，13*13*(5*5+5*20)=422500 outputs 损失函数gt:1 >> iou YOLO3: 分为3个检测头分别检测
YOLOv1-3代的个人理解笔记
Superb_day
11-26 1771
本文的资料来自于多方面网络内容，包含个人见解和资料整理。 Yolov1： 一.预测阶段 （1）前阶段 上面为yolov1 标准，下面为yolov1快速版本。 1.输入必须缩放调整为正方形，像素为448*448，3代表3通道RGB。 2.Conv.Layer7*7*64-s-2的意思是卷积框为7*7，卷积核filter为64，s代表stride参数。Maxpool.Layer的意思是池化层。 原图式：n x n 卷积核： f x f padding（边框补充）：p stride ..
one-stage和two-stage目标检测算法
qq_32172681的博客
08-26 9341
AI 科技评论按：本文作者 Ronald，首发于作者的知乎专栏「炼丹师备忘录」，AI 科技评论获其授权转发。 目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage 的目标检测算法；one stage 的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。正是由于两种方法的差异，在性能上...
YOLO环境搭建备忘教程
08-26 541
记录近期安装环境需要注意的点，以免遗忘
空幻的备忘录
mrathena
11-21 3944
开发工具 阿里 Java 开发手册 Linux Oracle JDK 下载 安装 配置 使用 Linux Maven 下载 安装 配置 使用 Linux Git 下载 安装 配置 使用 Linux Nginx 下载 安装 配置 使用 Linux Jenkins.war 下载 安装 简单配置 简单使用 Windows 10 下使用 VMPlayer 16 新建 CentOS 7 64位 虚拟机 阿里云 SSH可连 SFTP不可连 Git SSH 密钥配置 IDEA 简单配置 CODING.NET DevOp
Python 算法集.zip
07-25
-斐波那契数列：递归或备忘录法求解，如计算兔子繁殖问题。 5. **贪心算法**： -霍夫曼编码：通过贪心选择构建最优前缀码，用于数据压缩。 -活动选择问题：在有限资源约束下，尽可能多地安排活动。 6. **回溯法...
Java基础：数据结构、算法与设计模式整合学习
行为型模式包括责任链模式（Chain of Responsibility）、命令模式（Command）、解释器模式（Interpreter）、迭代器模式（Iterator）、中介者模式（Mediator）、备忘录模式（Memento）、观察者模式（Observer）、状态...
spring-aop-5.3.7.jar中文文档.zip
07-18
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
baiganqing_Problem-Solving-with-Algorithms-and-Data-Structures-Using-Python_47620_1752834549389.zip
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baiganqing_Problem-Solving-with-Algorithms-and-Data-Structures-Using-Python_47620_1752834549389
局域网IP端口扫描工具，支持自动获取网段，端口查询设置 可视化显示扫描结果
07-18
局域网IP端口扫描工具，支持自动获取网段，端口查询设置 可视化显示扫描结果
HikariCP-2.7.8.jar中文文档.zip
07-18
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
kubernetes-client-5.8.0.jar中文文档.zip
07-18
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
spring-boot-1.2.0.M2.jar中文-英文对照文档.zip
07-18
1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
红外小目标检测-基于TopHat变换实现的红外小目标检测算法-附项目源码-优质项目实战.zip
07-18
红外小目标检测_基于TopHat变换实现的红外小目标检测算法_附项目源码_优质项目实战
jdom2-2.0.6.jar中文文档.zip
07-18
1、压缩文件中包含： 中文文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
yolo1-8算法优缺点
04-02
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，YOLO1-8是YOLO算法的不同版本。下面是YOLO1-8算法的优缺点： 1. YOLO1： - 优点：速度快，可以实时检测目标；整体框架简单，易于理解和实现。 - 缺点：定位精度相对较低，容易出现目标漏检和误检。 2. YOLO2： - 优点：在YOLO1的基础上改进了目标定位精度，减少了漏检和误检的情况；速度相对较快。 - 缺点：相比于其他算法，仍然存在一定的定位误差；对小目标的检测效果不佳。 3. YOLO3： - 优点：在YOLO2的基础上进一步提升了目标检测的精度；适用于多尺度目标检测。 - 缺点：相比于其他算法，速度较慢；对小目标的检测效果仍然有待改进。 4. YOLO4： - 优点：在YOLO3的基础上进一步提升了目标检测的精度和速度；引入了更多的技术改进，如CSPDarknet53等。 - 缺点：相比于其他算法，对小目标的检测效果仍然有待改进。 5. YOLO5： - 优点：在YOLO4的基础上进一步提升了目标检测的速度和精度；引入了更轻量级的模型结构。 - 缺点：相比于其他算法，对小目标的检测效果仍然有待改进。 6. YOLO6-8： - 这些版本是YOLO算法的改进和优化版本，具体的优缺点可能会有所不同，但整体思想和特点与前述版本相似。
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