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我也要
不可以选择最大概率的框。以狗狗举例，概率分别为0.9；0.7；0.6，若画面中还有其他的狗狗的概率框为0.91，那么就会漏掉所见到的可爱的金毛。会漏检。
yolo会把最大概率的边界框先拉出来，和其他框进行对比，进行iou的计算
当iou的数值大于给定的阈值如0.5，则保留；如果没有大于0.5的框就丢弃掉
当剩下的iou有好几个都是大于0.5的，yolo就会保留最大的作为边界框。这应该就是NMS的过程。
不同的猫与猫 不同的狗与狗之间是不会有框的交集的，因此在做iou计算时彼此并没有影响。
YOLO算法的发展历程
一 目标检测问题 目标检测问题是模式识别问题的一种，它主要解决从图像中获取需要的物体类型以及位置的问题，输入一幅图像或者一帧视频，要输出图像中要求物体的类别和位置，其中的位置通常用一个框标记出来。在研究目标检测问题时，通常只考虑感兴趣的物体，比如人脸检测检测人脸，交通检测检测车辆等，而例如建筑物，天空之类的则不在考虑范围之列。 二 设计思想 目标检测有两种实现，一种是one-stage,另一种是two-stage，它们的区别如名称所体现的，two-stage有一个region proposal过程，可
YOLOv5的置信度阀值与iou阀值及P R详解
conf_thres Confidence Threshold，置信度阈值。 只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。 想让YOLO只标记可能性高的地方，就把这个参数提高。 iou_thres Intersect over Union Threshold，交并比阈值。 IOU值：预测框大小∩真实框大小 / 预测框大小∪真实框大小。（预测框与真实框的交集与并集的取值。） iou_thres在detect.py中： 越大，则容易将对于同一个物品的不同预测结果 当成 对多个物品的多个预测结果，导
YOLO合集：You Only Look Once
YOLO现在有三个版本，每个版本相对于之前都有很大的进步，现总结如下。 YOLO 论文"YouOnlyLookOnce: Unified,Real-TimeObjectDetection"： https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Redmon_You_Only_Look_CVPR_2016_paper...
YOLOv5-IoU
Intersection over Union (IoU)在指标评估概述的小节有介绍过IoU,已经对IoU有了初步的认识(其实在yolov5项目中并不是简单的使用，而是用的后面介绍的CIoU )GIoU的设计初衷就是想解决IoU Loss存在的问题（预测框与真实框不相交时iou恒定为0），设计了一套Generalized Intersection over Union Loss。 whaosoft aiot http://143ai.com
YOLO系列损失函数详解
YOLOV1最后生成7×7的网格(gridcell)，每个gridcell会产生两个预测框(boundingbox)，每个gridcell产生的两个预测框只能预测同一种类物体，也就是说YOLOV1最多只能预测49种物体，两个预测框中哪一个与标注框的IOU大就选哪一个(此即正样本)，另外一个会被舍弃(负样本)；...
[YOLOv1：You Only Look Once]原理及其使用方法
YOLO：You Only Look Once（你只需看一次） Detection as Regression 把系统将输入图像分割成S×S网格。 如果一个物体的中心落在一个网格单元中，该网格单元负责检测该物体。每个网格单元格预测B bounding boxes和这些框的confidence scores。这些置信度评分(confidence scores)反映了模型对boxes中包含对象的置信度...
YOLO算法详解
YOLO算法详解前言YOLOv1YOLOv2YOLOv3 前言 YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknet YOLO及You Only Look Once，是一种目标检测算法，目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别概率。目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类（如图1）：两阶段式（Two-stage）目标检测算法和单阶段式（One-stage）目标检测算法。两阶段式是先由算法生成一系列候选边界框作为样本，然后再通过卷积神经网络分类
Yolov1原理及实现
一、引言目前的检测系统通过重用分类器来执行检测。为了检测目标，这些系统为该目标提供一个分类器，在测试图像的不同的位置和不同的尺度上对其进行评估。像deformable parts models（DPM）这样的系统使用滑动窗口方法，其分类器在整个图像上均匀间隔的位置上运行。最近的方法，如R-CNN使用region proposal策略，首先在图像中生成潜在的边界框（bounding box），然后在...
【深度学习】目标检测框架YOLO（You Only Look Once）学习路线
YOLO（You Only Look Once）将目标检测视为单阶段回归问题，直接在图像上预测边界框与类别概率，实现端到端的高效检测。其核心优势在于**速度与精度的平衡**，适用于实时场景（如视频分析、自动驾驶）。
YOLOv1: You Only Look Once
YOLOv1
【目标检测】YOLO框架原理总结
参考资料： YOLO主页 https://pjreddie.com/darknet/yolo/ YOLOv1 论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02640 代码下载：https://github.com/pjreddie/darknet YOLOv2&YOLO9000 工程代码地址：http://pjreddie.com/darknet/yolo/ 代码和预训练模型地址：http://pjreddie.com/yolo9000/ YOLOv3 代码下载：h.
Pytorch机器学习（九）—— YOLO中对于锚框，预测框，产生候选区域及对候选区域进行标注详解
Pytorch机器学习（九）—— YOLO中锚框，预测框，产生候选区域及对候选区域进行标注 目录 Pytorch机器学习（九）—— YOLO中锚框，预测框，产生候选区域及对候选区域进行标注 前言 一、基本概念 1、边界框（bounding box） xyxy格式 xywh格式 2、锚框（anchor box） 3、预测框（predictionbox） 中心目标生成 长宽生成 4、对候选区域进行标注 objectness标签 location标签 label标签 .
经典目标检测网络Yolo——原理部分
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的目标对象识别和定位算法，其特点是运行速度快、实时性高。在本实验中，我们将使用Tiny YOLOv2版本的YOLO算法。YOLO算法创造性地将R-CNN目标检测中的选择候选区和识别候选区对象两个阶段合二为一，这也是YOLO名字的来由（只需看一眼就知道图片的哪些位置有什么对象）。在检测目标时，YOLO首先将图片划分为7×7=49的网格，并允许在每个网格中预测出2个可能包含目标对象的候选边框（Bounding Box）。
YOLOv1 (You Only Look Once)
YOLOv1 通过将目标检测问题转化为回归问题，提供了一种高效、快速的检测方式。尽管它在小物体检测和密集目标的场景中存在一些局限，但它的创新性为后续目标检测方法的发展奠定了基础。如果你有兴趣实现 YOLOv1 或者了解更深入的细节，欢迎继续提问！
手把手带你调参YOLOv5 (v5.0-v7.0)（推理）
解析YOLOv5项目中detect.py文件27个参数含义
从按键开机到I2C隔离：手把手拆解一个智能硬件项目里的MOS管实战配置
本文详细解析了智能硬件项目中MOS管的实战配置，从按键开机电路到I2C总线隔离，全面覆盖电源管理和信号隔离的关键技术。通过PMOS+NMOS组合方案实现可靠的开机功能，并采用双NMOS方案优化I2C通信隔离，提升系统稳定性和信号质量。
图解YOLO（You Only Look Once）目标检测（v1-v5）
YOLO属于深度学习经典检测方法中的单阶段（one - stage）类型，与两阶段（two - stage，如Faster - rcnn、Mask - Rcnn系列）方法相对。
别只盯着Spectre！Cadence Virtuoso里APS和Spectre X该怎么选？一份给模拟IC新手的指南
本文深入解析Cadence Virtuoso中的三大仿真引擎Spectre、APS和Spectre X，帮助模拟IC新手根据电路规模、精度需求和计算资源做出智能选择。通过对比技术指标和应用场景，提供射频电路、混合信号系统和电源管理IC的优化仿真策略，显著提升设计效率。
YOLOv3 (You Only Look Once Version 3)
YOLOv3 是一个在速度和精度上都非常优秀的目标检测模型。它通过多尺度预测、深层的网络架构（Darknet-53）、改进的目标框预测方式等技术，极大地提升了检测精度，尤其是在小物体和多物体场景下的表现。由于其高效性和实时性，YOLOv3 在各种实时目标检测任务中得到了广泛应用，如视频监控、自动驾驶、智能安防等领域。
TIBCO Spotfire 入门指南
数据分析工具 - TIBCO Spotfire 入门指南（一） 文章目录数据分析工具 - TIBCO Spotfire 入门指南（一）前言一、Sportfire 是什么？二、使用Sportfire 创建一个简单的数据分析模型1.设置分析（加载数据）2.编辑数据源3.创建图表3.1 创建交叉表3.2 创建饼图3.3 创建树形图3.4 创建散点图3.5 创建自定义筛选器总结 前言 通过对本指南的学习，你可以了解到如何开始用TIBCO Sportfire分析数据，并能详细了解您可以做什么以及怎么做 一、Spo
计算文本相似度的常用算法
NLP、数据挖掘领域中，文本分析是一个很重要的领域，这有助于我们去让计算机理解语言的作用和使用。文本分析是数据挖掘的重要手段，利用文本分析，我们将很快的读取到一本书、一篇文章、一段话中的关键词和核心思想，而文本相似度就是我们用来剔除无用信息或者重复信息的重要手段，让计算机去找文本中的不同。 在生活中，信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域都应用到“文本相似度”。文本不仅仅是文字，文本相似度的应用更广，除了文字的匹配，还可以是图片、音频等，因为它们的实质都是在计算机中都是以二进制的方式存在的。相.
YOLO（You Only Look Once）原理解析
YOLO系列的本质是“端到端单阶段检测”，将检测任务转化为回归问题，核心优势是实时性；演进主线：v1（开创先河）→v2（anchor+BN，补全基础）→v3（多尺度，提精度）→v5（工程化，促落地）；关键细节：v1借鉴GoogLeNet、无anchor无BN；v2引入anchor和BN；v3多尺度；v5工程化优化；损失函数核心：加权平衡不同损失，用0/1开关筛选有效预测框，优先保证定位精度。
linux那些事之numa balance
numa balance numa balance是页迁移技术最重要也是最开始使用应用的技术，主要是为解决由于调度器进程在两个node迁移造成访问内存性能问题。 numba balance通过页迁移技术，将不在运行节点的内存迁移到所运行的节点上。对应numa balance要注意几点： 防止进程在两个节点之前来回切换造成频繁进行页迁移(ping pang现场）从而影响性能。numa balance本身就是为了提高性能，不能因为造成频繁页迁移而对性能进行一个反向优化。 多个线程分布在不同线程 访.
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