千天夜的博客

至此，我们详细讲解了CSPNet、SPP、PANet的相关重点，以及YOLOv4模型网络CSPDarknet-53的模型结构内容！

对抗训练和自对抗训练是提升模型鲁棒性的关键技术。在对抗样本生成的质量和效率之间，需要根据实际需求进行权衡。希望本文能帮助初学者理解这两种方法的核心思想与实现过程，并在实践中探索适合的改进策略！

批量归一化（BN）是一种在神经网络的训练过程中对每一层输入进行标准化的技术。具体来说，BN对每一层的输入数据进行均值为0、方差为1的归一化处理，从而消除了数据分布的变化（即内部协变量偏移BN的核心目标是加速网络训练过程，并提高网络的稳定性。简而言之，BN就是将每层的输入数据进行标准化处理，使其具有相同的尺度，这样可以避免某些层的输出值过大或过小，从而加速训练的收敛。跨小批量归一化（CmBN）通过跨多个小批量数据计算全局均值和方差，从而避免了单个小批量的统计量可能存在的误差。

本文介绍了残差网络（ResNet）加权残差连接（WRC）和跨阶段部分连接（CSP）这三种网络架构，它们通过不同的方式提升了深度网络的训练效率、表达能力和计算效率。ResNet通过残差连接解决了深层网络训练中的梯度消失问题，使得深层网络的训练变得更加稳定。WRC通过引入可学习的加权机制，使得残差连接可以更灵活地调整输入和输出的贡献，从而提高了网络的表达能力。CSP通过跨阶段的部分连接，减少了冗余的信息传递和计算开销，提高了网络的效率。

分布式训练是将模型训练的任务分配到多个计算节点上，通过并行计算加速训练过程。数据并行（Data Parallelism）：将数据切分成多个小批次（mini-batches），每个计算节点处理不同的数据，并同步更新模型参数。模型并行（Model Parallelism）：将模型分成多个子模型，分配到不同的计算节点上进行计算。对于YOLO模型，分布式训练通常使用数据并行方式。每个GPU节点加载数据集的一部分，计算梯度，并通过一定的同步机制共享梯度，从而更新全局模型参数。

这篇文章详细解析了YOLOv3模型的损失函数，主要包括三个部分：1.lbox（边框损失）：通过计算预测框和目标框的 CIOU来评估框的重叠程度，损失为 1 -IoU的均值。2. lobj（目标物体损失）：根据预测框和目标框的 IoU 计算物体存在性的损失，使用 BCE来衡量物体存在性预测和目标之间的差异。3. lcls（类别损失）基于预测的类别概率和目标类别之间的 BCE 损失，优化类别分类精度。最终的总损失是三部分损失的加权和

版本检测头结构关键技术优势缺点YOLOv1全连接层（FC）无速度快，设计简单，适合实时检测精度低，定位不准确，小物体检测能力差YOLOv2多卷积层 + passthrough更好的精度，适应不同尺寸物体，改进了小物体检测计算复杂度增加，锚框选择依赖数据YOLOv3多卷积层 + 跨层特征融合多尺度预测，特征金字塔（FPN）多尺度检测，精度更高，尤其是小物体检测计算开销大，推理速度较慢通过YOLOv1到YOLOv3。

那么很简单，我们只需要对此函数求导并使得导函数为零我们就能解出最小的loss所需要的参数w和b。我们只需要逐步慢慢靠近偏导数指向的方向，我们就能将模型慢慢拟合到我们期望的方向！在私信反馈中，发现有些读者针对反向传播的原理不甚了解，所以我们今天我们针对神经网络的正向与反向传播的原理进行详解。在视觉检测领域独领风骚，本系列旨在从小白出发，给大家讲解清楚视觉检测算法的前世今生，并讲清楚YOLOv11版本算法的所有模块功能！我们从此入手进行推导！这是因为我们在求解某一层的w的解析解的时候，我们有一个前提，那就是。

尽管整体设计看似简单——上采样、高低层特征相加、卷积处理，但在实际应用中，这些步骤蕴含了许多细节与潜在的优化空间。今天我们以一个更细微的切入点，聚焦横向连接中的核心环节，探讨实现中的小技巧与优化方向。从特征对齐到权重分配，从卷积设计到上采样选择，细节的精雕细琢决定了FPN的性能上限。横向连接中，低层特征通常具有更高的通道数，而高层特征的通道数较低。特征融合后，可能存在高频噪声或边界不连续的问题，使用3×3卷积进一步处理融合特征，可以缓解混叠效应，提高特征的表达能力。使用可学习参数对高低层特征赋予不同权重。

综上，我们完成了YOLOv3的原理初探，从图像金字塔到FPN特征金字塔，再到YOLOv3的相关原理与网络结构，以及公式推导。我们对YOLOv3的原理有了一个较为清晰的认知。

​随着YOLOv11版本的发布，YOLO算法在视觉检测领域独领风骚，本系列旨在从小白出发，给大家讲解清楚视觉检测算法的前世今生，并讲清楚YOLOv11版本算法的所有模块功能！在YOLOv1中，作者对所有的数值采用的都是均方差损失函数，即MSE。然而在YOLOv3中，作者使用了交叉熵损失函数来表示分类回归损失。

Anchor机制是YOLO中提高目标定位精度的关键组成部分。通过合理选择和优化Anchor框，我们能够显著提升检测精度。K-means聚类提供了一种简单而有效的方法来选择Anchor框，而YOLOv5则通过自动优化机制使得Anchor框的选择更加灵活。理解并合理优化Anchor框设置，能够帮助我们提升YOLO模型在实际应用中的性能。希望这篇博客能帮助你更深入地理解YOLO中的Anchor机制，并能够在实践中应用这一技术来优化模型的目标检测效果。如果你有任何问题或优化建议，欢迎在评论区交流

随着YOLOv11版本的发布，YOLO算法在视觉检测领域独领风骚，本系列旨在从小白出发，给大家讲解清楚视觉检测算法的前世今生，并讲清楚YOLOv11版本算法的所有模块功能！在本系列的内容中，我们主要讲解YOLO系列的基础内容。从卷积神经网络基础原理到YOLOv2的论文精解，涵盖了YOLOv1到YOLOv2的所有理论基础，这也是后续YOLO系列的基础内容。敬请期待，YOLO系列的正传！

batch norm 归一化层anchor boxes 锚框PassThrough直通层multi-scale 多尺度训练高分辨率分类器预训练 Darknet-19网络综上，我们针对YOLO9000进行了全面的学习和回顾！接下来就是YOLOv3了！

在神经网络中，每个神经元通常被设计为独立的特征检测器。然而，在实际训练过程中，可能会出现两个或多个神经元开始检测相同或高度相似的特征。这种现象被称为共适应性（coadaptation）。共适应性意味着神经网络并没有充分利用其全部的计算资源，而是浪费资源来计算激活冗余的神经元。用人话说就是有神经元是完全没用的东西，因为和其他神经元高度相似。

随着YOLOv11版本的发布，YOLO算法在视觉检测领域独领风骚，本系列旨在从小白出发，给大家讲解清楚视觉检测算法的前世今生，并讲清楚YOLOv11版本算法的所有模块功能！在YOLO（You Only Look Once）系列算法的演进中，YOLOv1作为开山之作，奠定了实时目标检测的基础框架。但是YOLOv1仍然存在诸多缺陷，且同期的其他检测算法也在蒸蒸日上抢夺最强检测算法的宝座，本文从YOLOv1的缺陷出发，详解YOLOv2的原理和改进措施。

从YOLOv1直接预测检测框坐标到Fast R-CNN引入锚框，目标检测算法在精度和泛化能力上取得了显著进步。锚框的引入不仅解决了YOLOv1在边界框预测上的局限性，也为后续的目标检测算法（如YOLOv2及以后版本）提供了重要的启示。在YOLOv2及后续版本中，锚框的概念得到了进一步的优化和应用，使得YOLO系列算法在保持实时性的同时，不断提升检测精度和泛化能力。

过拟合（Overfitting）是机器学习中的一个常见问题，指的是模型在训练数据上表现得过于出色，以至于它开始捕捉并学习训练数据中的噪声和随机波动，而不是学习数据的潜在规律或模式。这种情况发生时，模型在训练集上的性能（如准确率、召回率等指标）通常非常高，但在未见过的数据（如测试集或实际应用中的数据）上的性能却显著下降。过拟合的模型往往过于复杂，它们包含了大量的参数和细节，这些参数和细节对于训练数据是有效的，但对于新的、类似的数据则不再有效。

经过前面几个栏目的学习与掌握，我们已经具备理解和掌握YOLOv1的基本能力。今天，我们来精讲YOLOv1的原理！网络结构、算法流程、损失函数详解！

在我们实际讲解BN层操作之前，我们需要对BatchSize进行一个说明，BatchSize就是模型在单次训练的时候同时训练的图片数量，batchsize = 2 意味着单次训练2张图片，就这么简单。BacthSize主要是为了加速模型拟合、减少模型过拟合、缓解loss跳变引入的。并非本文重点，我们下篇再详解此部分。

每过一层，神经网络就会对数据进行进一步的抽象，神经网络的深度越深，网络就能对数据的更深层特征进行提取和识别。但是有一个关键的现象是，每一次的抽象都不可避免的会损失数据，无论是卷积、池化都一样，这就导致了这个深层特征是存在上限的，进行过多层级的特征提取，提取的特征可能会过于抽象以至于毫无意义。此外，多增加的一个Conv层大大提高了模型的拟合速度，因为不管怎么说，好歹是做了一次特征提取的操作。博主想要表达的是，仅仅是单纯的神经网络层级过长，就足以导致模型效果的急剧下降。可惜的是，似乎并不能如此武断的下定结论。

bottleneck层最初是在ResNet网络中初次提出，通过降低计算量使得神经网络网络深度可以进一步增加。下图为瓶颈层的结构图左侧是没有瓶颈层的残差网络，对于残差网络我们放置下一篇介绍，此处不用管这个看似很NB的名称。右侧则是称为有瓶颈层的残差网络。有啥区别呢？左侧仅仅是做了一层常规的3*3卷积核的卷积层，激活之后再次通过另外一次3*3卷积核的卷积层。右侧则是通过了一层1*1的卷积层、激活之后再通过3*3的卷积层激活之后再一次通过1*1的卷积层。我为什么要复述一遍……。

卷积神经网络（CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一，在自然语言处理和图像领域中有广泛的应用。本文将详细讲解卷积神经网络的原理，并重点探讨卷积核及其有效性。

综上所述，YOLOv8相比YOLOv5在算法上进行了多项改进，这些改进使得YOLOv8在目标检测任务中表现出更高的性能和准确性。

在进行识别模型训练的时候，往往后期在实际运行中发现一些类别图像识别不佳的情况，此时需要做数据的重新收集与标注。那么此时的训练策略是什么呢？因为若是把数据集整合起来统一训练，就会导致其他没有问题的类别在多次重复训练中发生过拟合现象，而且对于需要更多训练的类别也会因为loss太低而得不到好的训练效果。经常出现这个类别修好，别的类别又出现效果不佳的现象。

最近在开发实践中，需要用到YOLO强大的图片检测能力，然而总是会遇到一些待检测物体没有成功检测出来的情况。发现并非过拟合现象，本次的情况实际是本次的数据采集没有考虑光圈和光照条件、没有考虑多样化背景干扰。导致模型在不同光照条件下效果差异明显，在不同背景下出现误识别背景的情况。

cv.VideoCapture()的摄像头ID究竟是如何编码的？为什么有的是从700开始编码？？彻底读懂它！

最近在做高维特征向量查找比对的过程中，由于数据库内的数据过于庞大，从头遍历效率太低，故想要寻找一些快速的高维空间向量的查找方式。经过调研与学习，笔者发现有球树、KDtree等多种高维空间向量查找方式，但是都存在一个共性的问题，即：在分类边界容易出现分类错误的现象发生。故在本篇笔者提出了一种新的高维空间向量查找方式，希望可以对读者有新的启发。

在视觉项目中，经常要判断目标的状态，例如：符号的不同频率闪烁、常亮等。然而常规的视觉算法例如YOLO，仅仅只能获取当前帧是否存在该符号，而无法对于符号状态进行判断，然而重新写一个基于时序的卷积神经网络又未免太过了，而且效果也往往低于预期。所以笔者通过借鉴操作系统的状态转换策略，想了一个符号状态的状态机转换算法。

YOLO算法检测模型训练参数大合集！！再也不用看不懂超参啦！

YOLO输出图像及其示意，all you need is here ！！

数据倾斜问题！All you need is here！！

自从YOLOv5增加分类功能以来，YOLO成为了一个堪称全能的模型。然而，在具体实践中，不可能单单做检测或者单单做分类，往往需要一起使用或者集成到其他的代码中去。那么对于YOLOpt格式的模型如何读取和使用变成了一个极大的问题。