Yolov系列之各个版本区别

已于 2022-10-26 16:22:47 修改
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分类专栏： ai模型搭建，平台部署课程 文章标签： 计算机视觉 算法 人工智能
于 2022-08-28 14:32:10 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/126566196
本文详细介绍了Yolo系列目标检测算法，从基本思路开始，包括输入图片处理、网格划分、特征提取、非极大值抑制等步骤。Yolov2通过引入batch normalization和k-means设定先验框，提升了检测效果。Yolov3通过多尺度特征融合，增强了对不同大小物体的检测能力。而Yolov4则进一步增加了数据多样性，并采用dropblock和标签平滑等技术优化算法。

文章目录

思路

论文参考：You only look once unified real-time object detection

在这里插入图片描述

  • 输入图片 resize 4484483
  • 将图片分成7*7 的网格
  • 经过Googlenet 提取图片特征
  • 经过全联接层
  • 最后输出7730（每个网格预测5520个类别的概率）
  • 进行非极大值抑制

细节

confidences 计算

c=Pr(Object)∗IOU pred-truth
​Pr(Object)表示当前格子包含目标的概率，如果检测到另一个物体的confidences 很大， 则另一个设置为0， 所以只能检测出一个物体。

  • 非极大值抑制

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关于目标检测YOLO 各版本区别v1-v10/vX/vR,,,,,,,YOLO是一系列开创性的实时目标检测模型，它们彻底改变了计算机视觉领域。由Joseph Redmon开发，后续版本由不同研究人员迭代，YOLO模型以其在图像中检测对象的高速度和准确性而闻名。
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