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
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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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04-08 177
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
m0_52343631的博客
06-08 154
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 7727
【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 6916
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 1754
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 9187
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
08-26 504
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 3847
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
基于树莓派Qt+opencv+yolov5-Lite+C++部署深度学习推理
m0_64561077的博客
03-05 2756
写在最前面：由于此项目做了已经很久，故ui文件找不到了，也没有.pro文件，所以没有源码，只能参考.h和.cpp文件来自己拖，还望大家体谅~~~~本文是基于qt和opencv的dnn深度学习推理模块，在树莓派上部署YOLO系列推理，适用于yolov5-6.1以及yolov5-Lite，相比直接用python的onnxruntime，用基于opencv的dnn模块，利用训练生成的onnx模型，即可快速部署，不需要在树莓派上额外安装深度学习的一系列环境，因为我们知道部署环境是比较玄学的，也是比较麻烦的。
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...
干货 | 深度学习时代的目标检测算法
qq_44906416的博客
04-17 434
干货 | 深度学习时代的目标检测算法
基于Atmega128AU的热电偶温度采集与PID加热控制高精度数据采集系统设计
04-11
内容概要：本文详细介绍了基于Atmega128AU微控制器的高精度温度采集与PID加热控制系统的设计与实现。系统采用两片AD7732进行24位高精度数据采集，配合MAX31856实现热电偶温度测量，并通过PID算法对加热过程进行精确控制。文中详细描述了各个组件的配置方法、代码实现以及抗干扰措施，确保系统的高精度和稳定性。此外，系统支持Modbus RTU通信协议，便于远程监控和调试。 适合人群：具有一定嵌入式开发经验的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高精度温度控制的工业应用场景，如实验室、热处理炉等。目标是实现稳定的温度采集和精准的加热控制，同时具备良好的抗干扰性能。 其他说明：文中提供了详细的代码片段和配置指南，帮助读者理解和复现系统设计。强调了硬件选择、软件实现和抗干扰设计的重要性，确保系统能够在复杂环境中稳定运行。
蓝桥杯C++程序设计本科B组题目
04-11
蓝桥杯c ++资源。蓝桥杯C++程序设计本科B组题目。
基于DSP28X的无速度矢量控制与飞车启动的C语言实现及优化
04-11
内容概要：本文详细介绍了无速度矢量控制（Sensorless Vector Control）和飞车启动（Flying Start）的技术实现及其优化方法，特别针对TI公司的DSP28X系列处理器进行了深入探讨。文中首先讲解了飞车启动的关键技术，如滑模观测器的应用，通过符号函数和三目运算符实现高效控制，解决了电机自由旋转时的传统难题。接着讨论了全速域追踪的实现，利用自适应滤波器进行角度补偿，确保低速高精度和高速稳定性的平衡。此外，文章还展示了如何将算法封装成Simulink可调用的S函数模块，便于调试和移植。最后，针对代码移植过程中常见的问题提供了具体的解决方案，如IQmath库的使用技巧、PWM中断优化以及硬件依赖的抽象化处理。 适合人群：具备嵌入式系统开发经验，尤其是熟悉DSP和电机控制领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①适用于需要高性能电机控制系统的工业应用场景，如风机、洗衣机、电动工具等；②帮助工程师理解和掌握无速度矢量控制和飞车启动的核心技术和优化方法，提高系统的可靠性和性能。 其他说明：本文不仅提供了详细的代码实现，还分享了许多实用的经验和技巧，对于希望深入了解电机控制算法并应用于实际项目的开发者非常有帮助。
中兴光猫G7610V2-V3.0.0P1N12固件
04-11
中兴光猫G7610V2-V3.0.0P1N12固件
.NET Core外卖订餐系统：基于EF Core与Vue.js的企业级应用开发
最新发布
04-11
内容概要：本文详细介绍了如何使用 .NET Core 和 Vue.js 开发一个完整的外卖订餐系统。该系统分为后台管理系统和前台客户系统，采用的技术栈包括 .NET Core、EF Core Code First、Vue.js 和 Element UI。后台部分重点讲解了如何使用 .NET Core 创建 Web API 并通过 EF Core Code First 操作数据库，涵盖数据库设计、API 设计、权限管理等内容。前台部分则展示了如何利用 Vue.js 和 Element UI 构建用户友好的交互界面，包括动态表单、图片上传等功能。此外，文章还讨论了一些常见的开发陷阱和技术难点，如数据库查询优化、订单状态机、JWT 认证等。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对 .NET Core 和 Vue.js 有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：适用于希望深入理解前后端分离架构、企业级应用开发流程的学习者。通过实际项目的开发，掌握 .NET Core 和 Vue.js 的核心技术，提升解决实际问题的能力。 其他说明：文中提供了详细的代码示例和最佳实践建议，帮助开发者更好地理解和应用所学知识。同时，项目结构清晰，有助于初学者逐步掌握复杂的开发技巧。
MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
04-11
内容概要：本文介绍了MATLAB实现DBN-RBF深度置信网络结合RBF神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例。项目旨在通过深度置信网络（DBN）和径向基函数神经网络（RBF）的结合，设计出一种高效的回归预测模型，以应对高维数据和非线性关系的挑战。DBN用于无监督特征提取，RBF用于快速回归，两者结合显著提升了预测精度和模型泛化能力。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战、解决方案、模型架构、代码实现、GUI设计、性能评估及未来改进方向。 适合人群：具备一定编程基础，对机器学习和深度学习有一定了解的研发人员，尤其是从事金融预测、医疗健康、智能制造等领域的工程师和技术人员。 使用场景及目标：①解决高维数据的特征提取难题，提升非线性回归的拟合精度；②通过无监督学习与快速训练能力的结合，提高模型的预测精度和泛化能力；③应用于金融预测、医疗健康、智能制造等多个领域，提供高效的回归预测工具；④通过实时数据流处理和GPU加速推理，确保系统在实时应用中的快速响应。 其他说明：此项目不仅提供了详细的理论分析和代码实现，还涵盖了系统架构设计、模型部署与应用、安全性与用户隐私保护等方面的全面指导。通过结合其他深度学习模型、多任务学习、增量学习等技术，项目具备广阔的扩展性和应用前景。系统还支持自动化CI/CD管道、API服务与业务集成、前端展示与结果导出等功能，确保了系统的高可用性和易用性。
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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