YOLOv1网络结构-框架图-补全完整高清版本

最新推荐文章于 2025-02-24 13:02:07 发布
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文章标签： YOLO 深度学习 计算机视觉
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_45103693/article/details/137370448
本文介绍了RedMonD团队开发的YouOnlyLookOnce(YOLO)算法，一种实时统一的对象检测方法，强调其在实时性能方面的优势。文章还提到原始图片有缺失，但已提供高清完整版供读者参考。

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

原文：REDMON J, DIVVALA S, GIRSHICK R, et al. You only look once:  unified, real-time object detection

原文的图是有部分缺失，现重置了一份高清补全的版本供大家使用。

YOLOv12环境配置，手把手教你使用YOLOv12训练自己的数据集和推理(附YOLOv12网络结构图)，全文最详细教程
在职AI算法工程师，擅长计算机视觉，YOLO目标检测、分割等，擅长web、pyqt界面可视化，好内容持续更新中，来这里跟大家一起学习，共同进步
02-24 2万+
YOLO 系统尊嘟太卷了吧，YOLOv11 还没完明白，YOLOv12 就重磅来袭，YOLOv12 是由纽约州立大学联合中科院在 2025年2月19 日发布，从 YOLOv12 论文题目我们大概就知道做了那些更新 ，下图是YOLOv12 在 COCO 数据集上的性能表现引入区域注意力机制（area-attention）：通过引入十字形窗口自我注意机制，沿水平和垂直条纹计算注意力机制，纵横交错的注意机制。如下图所示，区域注意力采用最多简单的等分方法，将特征地图垂直或水平划分为 L 个区域。
点云从入门到精通技术详解100篇-基于补全点云与图像像素级融合的障碍物识别
getusushu的博客
09-14 1473
而为网络的输出生成一个逐点的连续置信图，该框架并行处理图像和稀松的深度图，法，这种方法虽然能够得到目标识别的结果，但却丢失了点云中最重要的深度信息，到各种障碍物的距离、相对速度等数据，再根据运动传感器侦测到的自车的运动状。常用的车载传感器，得益于优良的成本控制，毫米波雷达应用于汽车工业已有相当。长的时间，但毫米波雷达的缺点十分明显，其探测距离不够、检测不到行人，无法。围目标的位置、速度及其他一些特征，探测结果具有范围广、精度高的优点。多传感器的感知融合技术可以更加充分的利用每个传感器性能的长处，取长。
【openCV-38】YoloV1的网络结构
m0_69378371的博客
02-24 1379
YOLOv1（You Only Look Once v1）是由 Joseph Redmon 等人在 2015 年提出的目标检测算法。其最大特点是将目标检测任务视为一个回归问题，使用一个卷积神经网络（CNN）来同时进行物体类别预测和边界框回归，并且在一次前向传递中对整个图像进行处理。因此，YOLOv1 被称为“端到端”的目标检测模型，极大地提高了检测速度，并且能够在实时应用中发挥出色的性能。YOLOv1 的网络结构基于传统的卷积神经网络（CNN）
yolov3为什么对大目标检测不好_从YOLOv1到YOLOv3，目标检测的进化之路
weixin_39907133的博客
12-19 1183
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...
YOLOV1神经网络结构
DARLINGB的博客
02-16 2026
YOLOV1神经网络架构
yolov1网络结构
core815的专栏
12-06 766
同时，每个网格还会预测框内是否包含物体的置信度（confidence），每个预选框都有一个置信度，以及物体属于每一类类别的概率（YOLO的训练数据为VOC2012，是一个20分类的数据集），也就意味着每个网格预测20个类别的概率。YOLO神经网络结构如下图所示。把一幅480x480的原图分割成7x7=49个网格，每个网格要预测两个预选框（bounding box）的坐标（x，y，w，h），其中x和y表示box中心点与该格子边界的相对值，w和h表示预测框的宽度和高度相对于整幅图像的宽度和高度的比例。
yolov1网络结构说明
qq_30150579的博客
11-30 1564
yolov1网络结构说明
yolov1网络架构的介绍
2301_77444219的博客
08-03 2132
输入：YOLOv1的输入图像大小被固定为448x448像素（三通道）。需要注意的是，在训练阶段，为了加快训练速度，可能会使用较小的输入尺寸（如224x224像素），但在测试阶段会采用448x448像素的输入尺寸以获得更好的检测效果。YOLOv1的网络结构：借鉴了GoogLeNet（现已更名为Inception V1）的设计，主要由卷积层、池化层和全连接层组成。具体来说，YOLOv1的网络包含24个卷积层、4个最大池化层和2个全连接层。
全网最详细yolov1-yolov3原理
qq_33270279的博客
12-30 1418
文章目录YOLO发展概述YOLO v1~v3的设计历程Yolov11. 核心思想2. **网络结构**3. Loss函数4. 训练过程5 .总结Yolov21. 核心思想2. 网络结构3. Loss函数4. 训练过程5. 数据增强6. 总结Yolov31. 核心思想2. 网络结构3. loss 函数4. 训练过程5. Darknet框架 # Y...
yolov8搭建蹚坑实战（基于NVIDIA系列显卡）-对你一定有用
xxxzqhooo的专栏
06-28 1385
个人基于服务器部署搭建YOLOV8进行环境安装、环境安装、数据集处理、训练、推理、评估。服务器配置：windows Server2019+128G+2CPU（40核）+2*GTX 1070ti显卡
yolo-v1前向结构
12-27
yolo-v1前向结构，用绘图的形式阐明了yolo-v1的算法原理，简洁明了，一目了然。
YOLO V1网络框架
Online_Yan的博客
05-12 940
学习并理解YOLO V1的网络框架。
（二）YOLO-V1整体思想及网络架构
weixin_50533561的博客
02-08 3577
（1）核心思想 将输入的图像分为S*S的格子，对于每个格子为中心给出两个先验框，对于置信度高的格子（即位于物体中心的格子）通过回归任务将两个先验框调整至合适的大小，然后选择IOU指标较大的框作为预测结果 （2）网络架构 网络输入：448×448×3的彩色图片 隐藏层：由若干卷积层和池化层组成，用于提取图片的抽象特征 全连接层：由两个全连接层组成，用来预测目标的位置和类别概率值 网络输出：得到7×7×30的预测结果 注：关于7×7×30的预测结果，是指将图像分为7*...
YOLOv1
m0_46602826的博客
10-12 3040
YOLOv1的详解
《深度学习》YOLO v1网络架构 、损失值、NMS极大值抑制
wx_AHao1004Y的博客
10-22 2032
pi(C)-p^i(C)表示预测的类别的概率减去真实标签的概率，例如模型输出20类别的结果，即有20个数据，其中有预测到狗的概率，加入标签打的是狗，只需要将20个数据中预测狗额概率的值取出来，然后减去1，在对结果平方即可。前面的求和符号s平方表示网格的格式，例如YOLO v1中的网格个数为7*7，然后B表示预选框的个数，此处数值为2，后面的x表示预选框的中心点的坐标x，y，以及预选框的宽w、高h。例如上图中，同一个人脸被多个预选框预测出来，导致了预选框的重叠，此时可以将置信度低的抑制了，只保留最大的那个。
YOLO-V1
Alex
09-20 612
经典的one-stage方法，把检测问题转化为回归问题，一个CNN就可以搞定，非常适合对视频进行实时检测。 核心思想 想要预测图像中的物体（狗、自行车、小汽车），先将输入图像转换为S*S的矩形方格，每个格子（图中红色框）都负责预测自己领域内的物体。 但是每个小格子可能并不知道预测的结果的形态，我们需要提供一些经验值（图中黄色框），但经验值可能并不是真实值，所以我们要对经验值通过CNN进行微调，让它预测的更加准确。 简单梳理一下：我们现在有了一个输入数据，然后把输入数据分成很多个小格子，之后每个小格子产生两
yolov1 网络的解析
小x的博客
09-02 889
文章目录1.网络结构2.训练过程2.1 预测值和真实值2.1.1预测值2.1.2真实值2.2损失函数3.测试过程参考文献 1.网络结构 2.训练过程 2.1 预测值和真实值 2.1.1预测值 有了端到端的网络之后，预测值就很好获得了，端到端网络最终的输出是 [batch_size,7,7,30], 其中第一维度是训练时指定的batch_size，第二维和第三维度代表网络划分是以77的网格去划分的，第四维的30 代表 2个bounding box的预测[x,y,w,h,c] 和一个网格类别的预测，因为总共有2
Yolo V1算法分析 ---网络结构解读 ---损失计算
SpaceSunflower 's ML/DL home
12-02 1810
【Yolo V1】 算法分析 ---网络结构解读 ---损失计算
[YOLO专题-4]：YOLO V1 - 网络结构、原理、基本思想的全新、全面、通俗、结构化讲解
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12-26 1万+
作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_优快云博客 本文网址： 目录 第1章 YOLO V1应运而生 1.1 Faster R-CNN的出现与不足 1.2YOLO V1的出现 1.3YOLO V1的优点 1.4YOLO总体的网络结构 1.5YOLO V1的总体网络架构 第2章 YOLO V1网络的图片输入 2.1 输入图片或视频（用于网络的前向预测） 2.2 图片的标签（用于Loss计算与反向网络训练） 第3章YOLO V1 前向特...
yolov1网络结构图讲解
最新发布
04-02
### YOLOv1 网络结构及其工作原理 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为回归问题。以下是关于 YOLOv1 的网络结构及工作原理的详细介绍。 #### 1. YOLOv1 网络结构概述 YOLOv1 使用了一个端到端的神经网络架构来完成目标检测任务。该网络由多个卷积层和全连接层组成[^4]。具体来说： - **输入图像尺寸**：YOLOv1 接收固定大小的输入图像（通常是 $448 \times 448$ 像素），并将其划分为一个 $S \times S$ 的网格。 - **特征提取部分**：通过一系列卷积层和最大池化层提取图像的空间特征。这些卷积层类似于 LeNet 或 AlexNet 中的设计，但更注重于捕捉全局上下文信息。 - **预测部分**：最后几层为全连接层，用于生成最终的边界框坐标、类别概率以及置信度得分。 #### 2. 工作流程详解 YOLOv1 的主要工作流程可以分解如下几个方面： - **划分网格**：输入图像被分割成 $S \times S$ 的网格单元格。如果某个对象的中心落在某一个网格中，则该网格负责预测这个对象的位置。 - **预测输出**：对于每一个网格，YOLOv1 预测 $B$ 个边界框（bounding box）、每个边界框对应的置信度分数以及 $C$ 类别的条件概率。因此，整个网络的输出是一个形状为 $(S \times S \times (B \times 5 + C))$ 的张量[^4]。 - 边界框参数包括四个值：$(x, y, w, h)$，分别表示边界框的中心位置相对于网格单元的比例偏移，以及宽度和高度相对于整幅图像的比例。 - 置信度分数定义为 $\text{Pr}(\text{Object}) \cdot IOU_{\text{pred}}^{\text{truth}}$，即存在物体的概率乘以其预测边界框与真实边界框之间的交并比（IOU）。 - **损失函数设计**：YOLOv1 定义了一种多任务损失函数，综合考虑定位误差、置信度误差和分类误差。这种损失函数能够平衡不同类型的错误权重，从而提高整体性能[^4]。 ```python import torch.nn as nn class YOLOv1(nn.Module): def __init__(self, S=7, B=2, num_classes=20): super(YOLOv1, self).__init__() self.S = S self.B = B self.num_classes = num_classes # 卷积层和全连接层的具体实现省略... def forward(self, x): # 正向传播逻辑省略... return output_tensor_of_shape_SxBxC_plus_etc ``` #### 3. 创新点分析 相比于传统的滑动窗口方法或基于区域建议的方法（如 R-CNN 系列），YOLOv1 提出了以下几个重要创新点： - **统一框架**：YOLOv1 是第一个真正意义上实现了单阶段的目标检测算法，它在一个单一的神经网络中完成了从输入图像到输出检测结果的所有计算过程[^4]。 - **速度优势**：由于只需要一次前向传播即可获得所有类别的预测结果，YOLOv1 能够实现实时处理能力，在 GPU 上每秒可达到约 45 帧的速度。 - **泛化能力强**：因为直接学习了图像中的空间布局关系，所以即使面对新的场景或者遮挡情况下的目标也能保持较好的鲁棒性。 然而需要注意的是，尽管 YOLOv1 在效率上有显著提升，但它也存在着一些局限性，比如难以精确定位小目标等问题。这些问题在后续版本（如 YOLOv2 至 YOLOv8）得到了逐步改善。 ---
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