YOLO算法学习指南

最新推荐文章于 2025-06-06 16:59:56 发布
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分类专栏： 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_32274259/article/details/79861725
YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测系统，适用于PascalVOC数据集，能够检测20种对象。YOLOv2作为其升级版，提升了mAP和速度，能检测9000多种物体。YOLO使用DarkNet框架，结合CUDA加速计算。与RCNN、Fast/Faster R-CNN、SSD等算法相比，YOLO强调实时性，但精确度相对较低。YOLO通过CNN提取特征并预测边界框和类别概率，然后通过非极大抑制（NMS）过滤边界框。

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

YOLO（you look only once）是检测PascalVOC2007/2012数据集内对象/目标的系统，能够检测出20种Pascal对象，是一个准确率较高，速度较快的实时图像检测方法。

（20种对象：人 动物 交通工具 静物）

原文翻译：http://www.jianshu.com/p/ebce76db119b

 

YOLO9000即YOLOv2 是新版本的YOLO，据称 mAP 和速度都提升了不少，更是可以检测9000多种物体，且不要求同样的分辨率。（mAP：mean average precision衡量识别精度，多个类别物体检测中，每一个类别都可以根据recall和precision绘制一条曲线，AP就是该曲线下的面积，mAP是多个类别AP的平均值）

官网;https://pjreddie.com/darknet/yolo/

 

yolo代码：https://github.com/gliese581gg/YOLO

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二十分钟入门YOLO算法
digitalImage030的博客
12-11 5817
YOLO官方推出了一款app：iDetection，可以对摄像头所及的视野进行目标检测。（它的识别效果比某些指鹿为马的识图软件/相机功能要好很多）
YOLO 入门合集 （YOLO学习笔记）
weixin_53159002的博客
06-28 3768
找到小标题Modes点击进入，在页面中下拉找到相关的介绍，这段英文以及左侧的列表就代表了YOLO的几大功能模块。训练模式：在自定义或预加载的数据集上微调您的模型。（训练模型）Val模式：用于验证模型性能的训练后检查点。（验证模型）预测模式：释放模型对真实世界数据的预测能力。（运用模型进行预测）导出模式：以各种格式准备好模型部署。（模型文件格式转换）跟踪模式：将对象检测模型扩展到实时跟踪应用程序中。（实时预测，多用于视频逐帧分析）基准测试模式：在不同的部署环境中分析模型的速度和准确性。（字面意思）
YOLOv8 实时视频流目标追踪系统与指定区域统计计数
最新发布
qq1309399183的博客
06-06 730
YOLOv8 实时视频流目标追踪系统与指定区域统计计数
【YOLO学习】从YOLOv1开始的YOLO学习之路
weixin_45709330的博客
06-19 921
从YOLOv1开始的YOLO学习之路 文章目录从YOLOv1开始的YOLO学习之路前言YOLO算法整体思路核心思想网络结构学习位置loss计算置信度误差与优缺点 前言 YOLO是一个单阶段的检测算法，他就是把检测问题转化成回归问题，一个CNN就搞定了，同时也可以对视频进行实时检测，应用范围非常广。 YOLO算法整体思路 核心思想 要预测一张图像上的物体，比如要预测一个狗，那么我们要怎么去确定这个狗的位置？ 那么我们首先输入一张S×SS\times SS×S的格子的图片（这里为了方便理解，就是把原本的像素点
从零开始掌握YOLO——实时目标检测的技术详解
iShare_Carlos的博客
08-15 3万+
在当今的计算机视觉领域，目标检测技术扮演着至关重要的角色，随着深度学习技术的迅速发展，目标检测在安防监控、自动驾驶、医疗影像等多个领域得到了广泛应用。传统的目标检测方法通常需要复杂的手工特征设计和分类器训练，不仅效率较低，还存在难以推广的瓶颈。近年来，基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法，尤其是YOLO（You Only Look Once），彻底改变了这一现状。
YOLO学习路线——从入门原理到实战部署，一步步掌握目标检测“速度王者”
OpenCVtuxiang的博客
05-24 1271
YOLO目标检测学习路线指南：从基础到实战部署，掌握YOLO系列算法核心要点。建议学习路径：1）夯实CNN与目标检测基础；2）理解YOLO各版本演进特点；3）实战训练（数据准备→模型优化）；4）工程部署（本地/移动端应用）；5）进阶方向（多目标跟踪等）。提供完整学习资源清单，包含官方论文、GitHub项目及视频教程，帮助开发者快速掌握这一高效实用的目标检测技术。
实时物体检测YOLO算法入门指南及应用流程
12-12
内容概要：本文档是一份关于YOLO（You Only Look Once）实时物体检测系统的入门教程，详细介绍了YOLO的基本概念、特点、安装环境、数据集准备、模型训练与优化、模型评估及部署的方法与技巧。 适合人群：适用于希望...
深度学习YOLO算法对象检测Python实现与应用实践指南
03-22
内容概要：本文详细介绍了YOLO（You Only Look Once）实时对象检测算法及其应用场景。主要内容涵盖了环境配置（包括安装必要依赖库），使用预训练模型对图像和视频进行对象检测的方法，并逐步指导了自定义YOLO模型的...
YOLO算法及其应用的详细学习教程
11-23
适合人群：对目标检测感兴趣的学习者，特别是希望深入了解YOLO算法的技术人员。 使用场景及目标：①帮助读者从零开始掌握YOLO算法的基本原理和技术实现；②指导如何进行YOLO模型的数据准备、网络模型构建、损失函数...
YOLO算法及其应用的学习资源汇总-深度学习计算机视觉领域的权威指南
02-25
本文整理了YOLO（You Only Look Once）系列算法的学习资源。首先列出了自YOLOv1至YOLOv7的官方论文链接，让用户能够追溯这一系列模型的发展历程和改进之处。同时列举了官方GitHub仓库以及各版本的具体实现场景，涵盖...
YOLO如何入门？
wangbo_angel的博客
04-24 923
3.*阅读 YOLO 相关论文：从 YOLOv1 开始，逐步阅读 YOLO 系列的论文，了解每一代 YOLO 算法的改进和特点。6. 实践 YOLO 代码：通过实践来加深理解。11. 不断深入学习：随着对 YOLO 算法理解的加深，可以探索更高级的特性，如多尺度检测、模型优化和实时应用部署。13. 持续关注最新进展：YOLO 算法仍在不断发展，通过阅读最新的论文和技术博客，了解最新的进展和趋势。12. 项目实战：通过实际项目来应用 YOLO，解决实际问题，这样可以加深对算法的理解和应用能力。
Yolo学习计划路线
varda8899的博客
02-19 743
建议按照"理论学习→代码精读→项目复现→自主改进"的路径推进，保持每周20+小时的投入量。进阶推荐：RTX 3060（12GB）支持batch_size=16训练。项目实战：B站"YOLO模型实战"系列（含车牌/人脸检测案例） 8。入门级：GTX 1660（6GB显存）可运行YOLOv5n。训练发散：降低初始学习率（建议3e-4→1e-4） 9。显存不足：启用混合精度训练（amp=True） 5。钻石：发表改进模型论文（如添加注意力机制） 14。黄金：实现模型轻量化（<5MB）并部署到手机端。
YOLO学习之路
qq_42332866的博客
07-10 417
yolo v3 使用模型 https://blog.youkuaiyun.com/Patrick_Lxc/article/details/80615433 https://blog.youkuaiyun.com/Dontla/article/details/100099405 yolo v3跟其他模型比较 https://www.cnblogs.com/gr-nick/p/9141467.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/136382095 https://www.cnblogs.com/make
目标检测--YOLO算法的基础学习
Caidaji的博客
07-24 636
通过学习大佬视频，学习科研思想，逐渐踏入科研殿堂
YOLO学习
qq_41569098的博客
06-01 397
参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/25236464/ YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行，没有显示地求取region proposal的过程。 整体框架 共24个卷积层和2个全连接层，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值。 YOLO输出定义 YOLO将输入图像分成SxS个格子，若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。每个格子输出B个bounding box（包含物体的矩形区域x,y,w,h,和confidenc
YOLO 超详细入门（含开源代码）——网络结构、细节、目标损失函数、优点
热门推荐
IanYue的博客
08-17 5万+
本文适用于目标检测之YOLO零基础入门。
YOLO学习路线：从入门到精通
2501_91624122的博客
04-16 1246
YOLO是一种one-stage目标检测算法，通过单次前向传播即可完成目标的定位和分类。YOLO系列算法不断优化和改进，从YOLOv1到最新的YOLOv8，性能和效率不断提升。使用YOLO算法训练自定义数据集是目标检测中的一个重要任务。你可以使用YOLOv5或YOLOv8的开源代码，结合自己的数据集进行训练。# 安装YOLOv5!%cd yolov5!# 训练自定义数据集!
Yolo学习路线（一）-持续更新
m0_59592112的博客
09-14 608
社区版一般就能满足需求了，点击donwload，然后点开exe文件一步一步进行，也可以改成自己的安装路径，着重说一下这里全部勾选上。1.Pycharm安装。
【目标检测】入门教程之yolo v1理论与实战
胡侃有料的博客
05-10 2861
目标检测入门实战教程。
YOLO算法深度学习实战教程：全面入门到精通指南
资源摘要信息:"《YOLO开发实战》是一份全面的深度学习学习指南，旨在帮助读者从零开始，一步步深入理解YOLO算法，并掌握其在目标检测领域的应用。YOLO算法以其快速和准确著称，在实时计算机视觉系统中得到了广泛应用...
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