YOLO v1一些细节上的理解

最新推荐文章于 2025-06-12 14:11:13 发布
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分类专栏： deep learning 文章标签： yolov1 yolo 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_29007291/article/details/84549496
本文深入探讨YOLOv3目标检测算法的核心概念，包括由imtrain生成的target结构，loss function中xi,yi作为bboxes中心坐标的含义及其在grid中的相对位置，以及wi,hi作为归一化值的解释。同时解析了每个grid预测两个相同bboxes的原因，为读者提供了对YOLOv3算法更深层次的理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

由imtrainim_{train}imtrain​生成target值得注意啊啊啊

  1. loss function里面的 xi,yix_i, y_ixi​,yi​是bboxes的中心坐标，是相对于当前grid的左上角点的坐标值（仔细看论文）, 取值范围是[0, 1] ; wi,hiw_i, h_iwi​,hi​是归一化的值 取值范围是[0, 1]

论文对于x,y的描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  1. 一张用来train的图像imtrainim_{train}imtrain​, 假设里面有一个物体, 物体的其中心指的是labeled bboexs的中心;
  2. 假设,每个grid需要预设两个bboxes, 由一个imtrainim_{train}imtrain​生成的 S×S×(B×2+C)S \times S \times (B \times 2 + C)S×S×(B×2+C)target中, 一个物体所属的grid所给的两个bboxes是一样的
YOLOv1 目标检测算法深度解析
sinat_34897952的博客
05-12 1226
YOLOv1是一种革命性的目标检测算法，通过将检测任务转化为单一回归问题，实现了端到端的优化。其核心创新包括空间网格划分机制和联合预测编码策略，将输入图像划分为7×7网格，每个网格预测两个边界框和20类概率。网络架构由24个卷积层和2个全连接层组成，输入图像尺寸为448×448×3，最终输出7×7×30的张量。损失函数采用加权MSE损失，包含坐标损失、置信度损失和分类损失。YOLOv1在速度上具有显著优势，但存在小目标检测召回率低和定位精度不足的局限性。
【YOLO 】YOLO v1深入理解
咖啡味儿的咖啡
05-16 220
不错的文章 https://zhuanlan.zhihu.com/p/46691043
YOLO数据集图片中的坐标含义。
weixin_43501408的博客
11-12 1395
YOLO数据集图片中的坐标含义。
《第二篇》YOLOv1 技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节
最新发布
guoguozgw的博客
06-12 812
本文详细解析了YOLOv1中NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现。NMS是一种关键的后处理技术，用于消除目标检测中的冗余预测框。YOLOv1采用按类别处理的策略：首先计算每个边界框的置信度得分，然后对每个类别单独执行NMS，保留得分最高的框并删除与其IoU超过阈值的重叠框。文章完整阐述了NMS的具体步骤、伪代码实现、可视化过程以及优缺点分析，并指出YOLO后续版本对NMS的改进方向。NMS虽然简单高效，但存在密集目标漏检等局限性，这促使了后续Soft-NMS等更先进方法的发展。
Yolo格式的数据集介绍
weixin_43981952的博客
11-11 9600
一、数据集在项目中的存放位置 最好在项目 最外面一级目录（也就是项目的一级子目录） 下存放数据集文件夹，这是因为dataset在读取图片是是从项目根路径开始读取的 ，数据集文件夹共有两个子文件夹，一个是 images ，一个是 labels ，分别存放图片与标签txt文件，并且 images与labels的目录结构需要对应，因为yolo是先读取images图片路径，随后直接将images替换为labels来查找标签文件 。如下所示： 二、标签文件的内容格式 每张图片对应的txt文件中，数据格式是：cls_
YOLOv1 中的一些计算
南城以北的博客
06-27 1187
非极大值抑制的思想很简单，对于某一类别目标的所有边界框，先挑选出得分最高的边界框，再依次计算其他边界框与这个得分最高的边界框的 IoU，超过设定的 IoU 阈值的边界框则被认为是重复检测，将其剔除。但 YOLOv1 并没有采取如此简单的做法，YOLOv1 不仅希望边界框的置信度能够表征网格是否包含目标中心点，同时也希望边界框的置信度能表征所预测的边界框的定位精度。损失函数的第三、四行，计算的是置信度损失，第三行表示的是正样本的置信度损失，第四行表示的是负样本的置信度损失，它们俩不会同时计算；
YOLO v1 ~ YOLO v5 论文解读和实现细节
06-06
YOLOv1 ~ YOLOv5 论文解读和实现细节 YOLO（You Only Look Once）是一种实时...YOLO系列算法已经成为目标检测领域的标准算法之一，YOLOv1到YOLOv5的论文解读和实现细节对目标检测算法的理解和实现有着重要的参考价值。
YOLO v1 pytorch 实现.zip
11-26
在提供的压缩包文件中，包含了一系列文件，这些文件共同构成了YOLO v1在PyTorch上的完整实现。其中README.md文件通常包含了项目的安装指南、使用说明和相关的贡献指南。YoloLoss.py文件可能包含了定义YOLO损失函数的...
【YOLO】YOLO v1原理学习
gma999的博客
12-18 1458
因为YOLO1为了让网络学习更加简单以及更加泛化的原因，
基于Pytorch实现的Yolo V1.zip
05-03
这个项目对于理解YOLO V1的工作原理、PyTorch的使用以及目标检测系统的实现流程非常有价值。开发者可以通过阅读代码和调整参数来学习如何构建和优化自己的目标检测模型。此外，对于毕业设计的学生来说，这样的项目...
YOLO v1 详解
Kula的博客
03-26 2868
（一）网络详解（二）网络训练（三）网络预测
YOLO—V1细节分析
AmibitionWei的博客
06-04 4385
        最近看了YOLOV1的论文，论文中很多细节并不清楚。之前看了RCNN系列的论文，也尝试跑了跑Tensorflow复现的代码，最近打算看看YOLO系列的目标检测论文。看了这篇论文后，第一个感觉这个方法速度很快，好像很厉害的样子，然后有一个很大的疑惑就是，这个YOLO到底是怎么提取'region proposal'的，如果你也有这个疑惑，那说明我们都是受RCNN系列的毒太深。YOLO系...
【YOLO学习笔记】之YOLO v1 论文笔记1（超详细：翻译+理解）
水亦心的博客
09-08 5万+
目录 前言 一、Abstract（概括） 二、Introduction（介绍） 三、Unified Detection（统一检测） 1、Network Design（网络设计） 2、Training（训练） 3、Inference（推论） 4、Limitations of YOLO（YOLO的局限性） 前言 看过很多的YOLO中文版学习笔记，干货比较多，但是，有点干，对于很多想...
YOLO算法的原理与实现
热门推荐
小白将
01-30 14万+
码字不易，欢迎给个赞！ 欢迎交流与转载，文章会同步发布在公众号：机器学习算法全栈工程师(Jeemy110) 目录 目录 前言 滑动窗口与CNN 设计理念 网络设计 网络训练 网络预测 算法性能分析 算法的TF实现 小结 参考文献 前言 当我们谈起计算机视觉时，首先想到的就是图像分类，没错，图像分类是计算机视觉最基本的任务之一，但是在图像分类的基础上，还有更复杂和
【YOLOv1】的那点事儿
酸梅果茶的博客
05-12 946
本文主要记录YOLOv1的重要知识点、研读论文时产生的疑问问题及解决过程。 本文出现的图片和部分文字源于网络，侵删~~ 文章目录1. YOLOv1重要知识点总结2. YOLOv1算法原理介绍3. YOLOv1网络结构图4. YOLOv1损失函数5. YOLOv1存在缺点6. 问题解决过程 1. YOLOv1重要知识点总结 输入图像尺寸：448×448 将图片分成7×7个网格（grid cell） 每个网格预测生成2个bounding box 所以，整个图像含有7×7×2=98个bounding box.
YOLO_原理详述
陈工一的博客
04-27 3万+
问题背景：“end-to-end方法的典型代表就是有名的yolo。前面的方法中，CNN本质的作用还是用来分类，定位的功能其并没有做到。而yolo这种方法就是只通过CNN网络，就能够实现目标的定位和识别。” 这是在知乎上看到的一句话。我突然像看看YOLO的厉害之处在哪？所以写这篇博文。 本文参考链接： https://zhuanlan.zhihu.com/p/25236464 文中标蓝部分...
【深度学习YOLO V1】深刻解读YOLO V1（图解）
c20081052的专栏
05-08 10万+
参考：http://blog.youkuaiyun.com/u011534057/article/details/51244354论文下载：http://arxiv.org/abs/1506.02640 darknet版的代码下载：https://github.com/pjreddie/darknettensorflow版本的代码下载：https://github.com/hizhangp/yolo_tens...
YOLOv1中的重点问题解读
belong_to_you的博客
04-17 459
我在学习YOLOv1的过程中遇到几个问题，通过查阅资料已解决，和大家分享一下。 问题1：每个bounding box中的（x,y,w,h,confidence) 是如何求解出来的？ 在论文中，作者指出前四个参数都是在（0，1）这个范围内的，这实际上对参数进行了数量级处理。w,h这两个参数定义为实际w，h与整张图片的w和h的比值，限制在（0，1），避免参数改变过程中产生很大变化。而x，y也是如此...
Pytorch实现的Yolo V1项目解析
4. 实现细节：在基于Pytorch实现的Yolo V1项目中，会涉及到数据预处理、模型构建、训练过程、损失函数设计、模型评估和预测等关键步骤。数据预处理包括图像的缩放、归一化等操作。模型构建需要设计Yolo V1的网络结构...
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