YOLO系列之yolov1解读（1）

已于 2022-10-26 16:22:11 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 人工智能 算法
于 2022-08-30 14:45:55 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/monk96/article/details/126603180
本文详细解读YOLOv1物体检测算法，包括原理、损失函数定义和训练技巧。每个7x7网格预测两个边界框，重点讨论了坐标表示优化和非极大值抑制策略，适用于大物体检测，但对于小物体和重叠物体表现有限。

文章目录


论文地址： https://arxiv.org/pdf/1506.02640.pdf
在这里插入图片描述

说明

  • 这个系列会总结关于yolo的解读，为本人理解，还望交流指正。

V1版本：

  • v1版本的结构为

img --》VGGNET–》4096-》7730
在这里插入图片描述

原理

  • 将图像分为7*7 的格子，每个格子预测两个先验框
  • 一开始会初始化GT的中心点，那些落在中心点的格子负责预测物体，并且一个格子只负责一个物体的预测，那些没落到中心点的格子，不负责预测物体。（简单说有中心点的格子负责预测物体，没有格子的不负责预测）
  • 通过训练进行预测框的更新

解析

7 * 7 * 30
7cell* cell * ((x,y, w,h ,confi

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