YOLO目标检测

最新推荐文章于 2025-06-19 14:39:59 发布
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使用VOC数据训练模型

下载数据集

我们将使用Pascal VOC数据集训练我们的模型，该数据集可以用来做图像分类、目标检测、图像分割。
下载地址：
将下载的三个VOC数据集压缩文件放在darknet/scripts/中，使用以下命令解压：

tar xf voc.tar && tar xf VOCtrainval_11-May-2012.tar
tar xf VOCtrainval_06-Nov-2007.tar && tar xf VOCtest_06-Nov-2007.tar

  • Annotations文件夹：用于存放图片描述，文件格式为.xml，文件保存了图片文件名，尺寸，标注，坐标，是否分割等信息。

  • ImageSet

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OpenCV实战——使用YOLO进行目标检测
盼小辉丶的博客
10-22 2万+
在本节中，我们将使用 YOLO 算法执行目标检测。目标检测是计算机视觉中的一项常见任务，借助深度学习技术，我们可以实现高准确度的检测。YOLO 在 COCO 数据集(数据集中包含 80 个类别和超过 300000 张图像)中可以达到 60.6mAP (20 fps) 或 33mAP (220 fps)。
Yolo实现目标检测
nulimoyu的博客
04-28 1808
YOLO (You Only Look Once)是一种实时目标检测算法，YOLO v4是其第四个版本。它使用单个神经网络来同时预测多个物体的边界框和类别。YOLO v4通过引入一些新的技术和优化来提高检测性能和速度，如使用更大的模型、改进的骨干网络、更高效的数据增强和训练技巧等。
yolo目标检测
Maggie's blog
08-04 1748
yolo对目标检测的最大优势就是快，比FastR-CNN要快，但是准确度不高，尤其是对小目标和多个小目标放在一起的时候，由于网络设置固定数量的bouding box，所以对于多个小目标检测性能不高，yolov1之后不断改进，到目前为止的yolox,性能得到了很大的提升，和yolov1相比，增加了许多的trick,网络结构也发生了改进，yolov1的思想是将一副图像分成S*S个网格，如果其中一个object的中心落在这个网格中，那么这个网格就负责预测这个object。每个网格要预测B个bouding box，
深度学习之目标检测YOLO简介和YOLO v1模型算法流程详解说明（超详细理论篇）
最新发布
qq_55433305的博客
06-19 2045
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它创新性地将目标检测转化为单次前向传播的回归问题，通过单一神经网络同时预测目标边界框和类别概率，极大提升了检测速度。YOLO v1将输入图像划分为S×S网格，每个网格预测B个边界框、置信度及C个类别概率。其网络架构包含24个卷积层和2个全连接层，损失函数由边界框坐标误差、置信度误差和分类误差组成，通过权重因子平衡各任务贡献。训练时，先在ImageNet上预训练前20层卷积层，再微调后续层，并采用数据增强技术提升泛化能力。
使用 YOLO 进行目标检测
小白学视觉
07-24 1万+
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达 自从世界了解人工智能以来，有一个特别的用例已经被讨论了很多。它们是自动驾驶汽车。我们经常在科幻电影...
YOLO_Online 将深度学习最火的目标检测做成在线服务实战经验分享
weixin_30782331的博客
05-09 281
YOLO_Online 将深度学习最火的目标检测做成在线服务 第一次接触 YOLO 这个目标检测项目的时候，我就在想，怎么样能够封装一下让普通人也能够体验深度学习最火的目标检测项目，不需要关注技术细节，不需要装很多软件。只需要网页就能体验呢。 在踩了很多坑之后，终于实现了。 效果： 1.上传文件 2.选择了一张很多狗的图片 3.YOLO 一下 技术实现 web 用了 Django 来做界面，...
目标检测yolo系列
Fantastic
10-11 1万+
出自科技猛兽知乎专栏，地址：科技猛兽目标检测专栏 前言 本文目的是用尽量浅显易懂的语言让零基础小白能够理解什么是YOLO系列模型，以及他们的设计思想和改进思路分别是什么。我不会把YOLO的论文给你用软件翻译一遍，这样做毫无意义；也不会使用太专业晦涩的名词和表达，对于每一个新的概念都会解释得尽量通俗一些，目的是使得你能像看故事一样学习YOLO模型，我觉得这样的学习方式才是知乎博客的意义所在。 为了使本文尽量生动有趣，我用葫芦娃作为例子展示YOLO的过程(真的是尽力了。。。)。 葫芦娃 同时，会对
船只数据集yolo目标检测
03-05
总的来说，这个"船只数据集yolo目标检测"提供了训练YOLO模型进行船只检测所需的一切资源。通过理解和应用这些知识，开发者可以创建一个能够有效地在各种场景中识别船只的AI系统，这对于海洋监测、安全监控和自动驾驶...
Python实现Yolo目标检测全面数据增强脚本 - 提升模型性能和泛化能力
12-28
这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。...
YOLO目标检测 小样本图像数据集扩充方法
08-12
在YOLO目标检测中，数据集扩充通常包括以下几个方面： 1. **几何变换**：这包括旋转、平移、缩放和剪切等操作。例如，通过随机旋转图像，模型可以学习到不同角度下的目标检测。平移和缩放则有助于模型适应不同距离...
YOLO目标检测+猫狗大战数据集已标注可以直接使用（1万张图像+对应已标注文件）.zip
05-11
2、资源特点：数据质量高、标注框质量高，可以直接用于yolo目标检测 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、更多数据集合和仿真源码下载列表（自行寻找自己...
FastAPI封装YOLO目标检测模型
11-26
综上所述，"FastAPI封装YOLO目标检测模型"项目将YOLO的高效目标检测能力与FastAPI的易用性结合，创建了一个可部署的服务，使得远程调用目标检测成为可能。这个项目的实现涉及深度学习模型的整合、API设计和部署策略...
Yolo 目标检测总结帖（yolov3,yolov2）
uncle_ll的博客
06-27 1万+
由于项目的需求，需要完成一个目标检测的任务，经过个人一段时间的实践，现将自己实现的功能以及体验过的事情在这里做个总结，以便后续查看，也让其它人少走一些弯路，在这个过程中参考了一些博客，便于入门与提升。 个人将大多数的时间花费在yolov3上，其精度效果会比yolov2的效果要好，但仿真和测试时间会花费一倍左右的时间，并且将yolov3的过程弄明白之后，yolov2如何跑动只是更改部分参...
目标检测-Yolo框架
wangzilong_2019的博客
11-08 5988
这里为介绍目标检测基本概念、以及目前最流行的框架yolo各个版本之间的进化过程
YOLO 目标检测
素墨淡笺
10-27 654
目录安装、使用、训练与优化安装使用训练算法分析其他 安装、使用、训练与优化 安装 官方教程 https://github.com/AlexeyAB/darknet#how-to-use JetsonTX2之部署YOLO https://blog.youkuaiyun.com/dhaduce/article/details/80379792 https://blog.youkuaiyun.com/haoqimao_har...
基于YOLO的目标检测（车辆、行人等）
m0_62994605的博客
09-04 1378
基于YOLO（You Only Look Once）的目标检测技术是一种高效、实时的计算机视觉方法，它能够在单个前向传播中同时预测图像中多个目标的边界框、置信度以及类别概率，特别适用于车辆、行人等复杂场景下的快速检测。YOLO通过其独特的网络结构和算法设计，不仅保持了高检测精度，还显著提升了处理速度，使得在自动驾驶、智能监控、视频分析等领域具有广泛的应用前景。
一文搞懂YOLO系列目标检测！万字长文（附YOLOv8实操教程）
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qq_45591302的博客
06-26 4万+
本文介绍目标检测基础概念，算法发展历史，YOLOV8环境配置，数据集标注，模型评估指标，改进策略。
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