【Deep Learning】YOLO_v1 的 TensorFlow 源码分析

最新推荐文章于 2021-07-14 01:37:08 发布
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分类专栏： 深度学习
本文详细分析了YOLO v1的TensorFlow源码实现，通过多个链接提供了不同角度的解读与实践指导。从核心算法到具体实现细节，帮助读者深入理解实时目标检测系统的构建。

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

1.【Deep Learning】YOLO_v1 的 TensorFlow 源码分析

http://blog.youkuaiyun.com/qq_34784753/article/details/78803423


2.【用TensorFlow实现YOLO】’YOLO_tensorflow - tensorflow implementation of 'YOLO : Real-Time Object Detection'' by Jinyoung Choi GitHub: 

https://weibo.com/1402400261/ElIbuzXgR?type=comment#_rnd1516712045757


3.yolo代码解析（tensorflow版）

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25053311

YOLO-tensorflow代码解析二（yolo_net.py）
qq_36411093的博客
03-11 406
import numpy as np import tensorflow as tf import yolo.config as cfg slim = tf.contrib.slim class YOLONet(object): def __init__(self, is_training=True): self.classes = cfg.CLASSES #有哪...
YOLO v1详解解读
最新发布
2401_84080967的博客
10-06 1193
我们提出了一种新的目标检测方法YOLO。先前的目标检测工作重新使用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测看成回归问题，从空间上定位边界框和预测相关别的概率。使用单个神经网络在一次评估中直接从完整图像中预测边界框和类别概率。由于整个检测管道是一个单一的网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。我们的统一架构非常快。我们的基本YOLO模型以每秒45帧的速度实时处理图像。一个更小版本的网络Fast -YOLO，每秒处理惊人的155帧，同时仍然达到其他实时探测器的两倍mAP。
yolov1的tensorflow实现
08-07
yolov1的tensorflow实现，我对其做了完整的注释，针对于入门的同学，下载即可运行
yolov1_code (tensorflow)
weixin_42723314的博客
07-14 184
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
阅读yolo_v1源码(tensorflow)笔记
荪荪的博客
03-12 2679
函数部分：1. tf.clip_by_value()用法：  tf.clip_by_value(A, min, max)：输入一个张量A，把A中的每一个元素的值都压缩在min和max之间。小于min的让它等于min，大于max的元素的值等于max。eg:import tensorflow as tf; import numpy as np; A = np.array([[1,1,2,...
目标检测学习笔记——Yolo v1原理解读及其Tensorflow代码实现（图文并茂）
qq_24819773的博客
06-11 3440
个人学习过程中的一些理解和笔记，写出来希望和大家一起分享，由于个人能力有限，文中要是有错误的地方还望海涵，并可以指出，笔者努力学习继续改进Blog内容。 如果要转载请注明出处：https://mp.youkuaiyun.com/postedit/91435413
Deep Learning_Autonomous driving application - Car detection_自动驾驶代码实现
wyxjohn205的博客
04-08 570
Autonomous driving - Car detectionWelcome to your week 3 programming assignment. You will learn about object detection using the very powerful YOLO model. Many of the ideas in this notebook are descri...
跨平台实时移动对象检测：Yolo Tiny V1实现
2. YOLO Tiny V1：YOLO Tiny V1是YOLO算法的一个轻量级版本，它牺牲了一些准确性以换取更快的运行速度和较低的资源消耗，特别适合移动和嵌入式设备。 3. Android和iOS平台：YOLO Tiny V1模型被实现在Android和iOS...
yolo 深度学习_YoLo v1-v3深度学习网络-结构简介
weixin_39626613的博客
12-22 6236
引言：如今基于深度学习的目标检测已经逐渐成为自动驾驶，视频监控，机械加工，智能机器人等领域的核心技术，而现存的大多数精度高的目标检测算法，速度较慢，无法适应工业界对于目标检测实时性的需求，这时YOLO算法横空出世，以近乎极致的速度和出色的准确度赢得了大家的一致好评。基于此，我们选择YOLO算法来实现目标检测。YOLO算法目前已经经过了3个版本的迭代，在速度和精确度上获得了巨大的提升，我们将从YOL...
yolo-tiny-v1-mobile：适用于Android和iOS的Yolo-用Kotlin和Swift编写的实时移动深度学习对象检测
02-04
该存储库包含适用于Android和iOS的（Tiny）Yolo V1对象检测器的实现。 olo啦 Yolo的创建者自己的Ted Talk本身给出了一个很好的高级概述： 。 您还应该查看他的。 真的，做;） 该存储库中提供的笔记本包含有关Yolo...
TensorFlow 实现 Yolo
12-15
使用TensorFlow 实现 Yolo_v1 的功能，变成语言是使用 Python3，变成环境是 Win10/Ubuntu 16.04 + TensorFlow1.4 + OpenCV 3.3，最后实现了对照片和视频的实时检测功能。具体原理参考了 Yolo_v1 的论文以及我的博客。
YOLOv1-Tensorflow:YOLOv1检测过程的Tensorflow实现
04-30
YOLOv1-Tensorflow 声明： 更详细的代码解读. 欢迎关注. 运行环境： Python3 + Tensorflow1.5 + OpenCV-python3.3.1 + Numpy1.13 windows和ubuntu环境都可以 准备工作： 请在下载训练好的模型YOLO_small.ckpt，并放到同一文件夹下 文件说明： 1、yolo1_tf.py：程序文件 2、boxes.txt：检测结果的类别和边界框坐标 运行yolo1_tf.py即可得到效果图： 1、car.PNG：输入的待检测图片 2、detected_image.jpg：检测结果可视化
yolo源码+tensorflow版本
07-18
目标检测 yolov1源码 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的 probability或者 confidence，如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等。 YOLO不同于这些物体检测方法，它将物体检测任务当做一个regression问题来处理，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标、box中包含物体的置信度和物体的probabilities。因为YOLO的物体检测流程是在一个神经网络里完成的，所以可以end to end来优化物体检测性能。 YOLO检测物体的速度很快，标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。网络较小的版本Fast YOLO在保持mAP是之前的其他实时物体检测器的两倍的同时，检测速度可以达到155 FPS。 相较于其他的state-of-the-art 物体检测系统，YOLO在物体定位时更容易出错，但是在背景上预测出不存在的物体（false positives）的情况会少一些。而且，YOLO比DPM、R-CNN等物体检测系统能够学到更加抽象的物体的特征，这使得YOLO可以从真实图像领域迁移到其他领域，如艺术。
YOLOv1-TF2:使用TensorFlow2实现YOLOv1
03-30
带有Tensorflow 2的YOLOv1 为了易于实现，我没有实现与纸张完全相同的实现。 下面介绍的内容与本文的实现方式有所不同。 骨干网。 （我使用Xception代替了本文中提到的网络。） 学习率表（我使用了tf.keras.optimizers.schedules.ExponentialDecay ） 超级参数 数据扩充 等等 。 。 。 预览 即将更新。 。 。 使用Docker构建环境 构建Docker映像 $ docker build -t ${NAME} : ${TAG} . 创建一个容器 $ docker run -d -it --gpus all --shm-size= ${PROPER_VALUE} ${NAME} : ${TAG} /bin/bash Pascal VOC数据集（） 带有Pascal VOC数据集 图片数量 火车 验证 测试 帕斯卡VOC
yolo算法MATLAB程序
01-14
yolo算法移植成matlab，权值文件需要自己下载（在官网），然后转成txt读取，主函数是detect_and_draw4，自己写的第一个代码，比较粗糙，但又懒得改哈哈，如果有优化的建议就私信我呀
tensorflow之yolo1代码讲解
仰望星空
08-26 1777
yolov1已经出来很久了，起初公布的代码作者采用的是自己实现的网络框架darknet，该网络框架是基于c语言实现。尽管现在有着各种各样的框架，不过个人感觉tensorflow在使用方面依旧有着很强的优势，主要体现在扩展性方面。不过因人而异吧，毕竟只是一个工具而已。网上其他博客也有对这份代码的讲解，不过个人感觉依旧有些不到位，所以决定还是结合自己的理解讲解下。下面的代码主要是基于tensorflo...
yolo v1 tensorflow版 代码解读
潘钟鸣的博客
07-26 325
只讲一下我理解的要点 这是 源代码 yolo_net.py: 1,构建网络，通过1*1的卷积核加强不同channel之间特征的联系，最终输出1470个参数（7*7*（2*5+20），7*7个cell，每个cell有2个bbx，每个bbx有5个参数，每个cell对应20个class，此处计算参数个数，哪些参数对应的是bbx，class，取决于loss函数） def build_network(self, images,
目标检测自学记录之tensorflow实现YOLO-v1
骇浪涛的博客
08-18 444
本文记录我在学习YOLO-v1过程中参考的相关资料以及部分个人理解。tensorflow实现。
YOLOv1论文理解
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hrsstudy的博客
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You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
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