通俗易懂yolov1

最新推荐文章于 2022-08-22 10:47:04 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qwer7512090/article/details/106282012
博客围绕YOLOv1展开，虽未给出具体内容，但推测会以通俗易懂的方式讲解该目标检测算法，帮助读者理解其原理、特点等信息技术相关知识。

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YOLOv1目标检测算法——通俗易懂的解析
chase
08-14 8783
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YOLOv3目标检测算法——通俗易懂的解析
chase
08-17 9656
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YOLOv1,v2,v3学习笔记
justsolow的博客
04-03 1031
YOLO学习笔记 照例，先放大佬的链接（https://zhuanlan.zhihu.com/p/31427164） 前面我花了很大的篇幅和时间写faster-rcnn，现在来写一下大名鼎鼎的YOLO。 YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，是在CVPR2016提出的一种目标检测算法，核心思想是将目标检测转化为回...
yolo v1算法理解
zlsjsj的博客
05-30 1805
写的比较明确，不是笼统的介绍，yolo 目标检测算法个人总结（yolov1） - 朱勇的文章 - 知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/27515705yolo v1在检测目标时，不同于之前RCNN系列的方法，是将检测对象的类别和位置同时进行预测，是一种回归问题。主要步骤为：卷积层进行图像特征提取；全连接层用于后续类别和目标位置的回归预测。具体预测方法：目标可能位于图像的不...
基于深度学习的计算机视觉：原理与实践（上部）
02-19
本课程适合具有一定深度学习基础，希望发展为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员的同学们。基于深度学习的计算机视觉是目前人工智能最活跃的领域，应用非常广泛，如人脸识别和无人驾驶中的机器视觉等。该领域的发展日新月异，网络模型和算法层出不穷。如何快速入门并达到可以从事研发的高度对新手和中级水平的学生而言面临不少的挑战。精心准备的本课程希望帮助大家尽快掌握基于深度学习的计算机视觉的基本原理、核心算法和当前的领先技术，从而有望成为深度学习之计算机视觉方向的算法工程师和研发人员。本课程系统全面地讲述基于深度学习的计算机视觉技术的原理并进行项目实践。课程涵盖计算机视觉的七大任务，包括图像分类、目标检测、图像分割（语义分割、实例分割、全景分割）、人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成（利用生成对抗网络）。本课程注重原理和实践相结合，逐篇深入解读经典和前沿论文70余篇，图文并茂破译算法难点, 使用思维导图梳理技术要点。项目实践使用Keras框架(后端为Tensorflow)，学员可快速上手。通过本课程的学习，学员可把握基于深度学习的计算机视觉的技术发展脉络，掌握相关技术原理和算法，有助于开展该领域的研究与开发实战工作。另外，深度学习之计算机视觉方向的知识结构及学习建议请参见本人优快云博客。本课程提供课程资料的课件PPT（pdf格式）和项目实践代码，方便学员学习和复习。本课程分为上下两部分，其中上部包含课程的前五章（课程介绍、深度学习基础、图像分类、目标检测、图像分割），下部包含课程的后四章（人脸识别、图像描述、图像检索、图像生成）。
YoloV1原理和代码解读
Bismarckczy的博客
11-09 1763
检测是分类模型的升级，只是要分出前景和背景的类别。 我们从分类模型开始说： 对于输入图片，我们一般用一个矩阵表示。 对于输出结果，我们一般用一个one-hot vector表示： [0,0,1,0,0,0,0,0,0,0] 。哪一维是1，就代表图片属于哪一类。 所以，在设计神经网络时，结构大致应该长这样： img–cbrp–cbrp–cbrp–cbrp–fc–fc[10] ,一共10个类 cbrp是conv-bn-relu-pooling 由于输入要是one-hot形式，所以最后我们设计了2个fc层(ful
YOLO算法的原理与实现
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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，看过好多篇，这篇感觉讲的最通俗易懂-附件资源
03-02
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YOLOv4目标检测算法——通俗易懂的解析
chase
08-22 6891
YOLOv4目标检测算法——通俗易懂的解析
YOLO图解
复兴之矢
02-21 3858
作者：晓雷 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 YOLO核心思想：从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 （proposal 提供位置信息， 分类提供类别信息）精度已经很高，但是速度还不行。 YOLO提供了另一种更为直接的思路
搞懂YOLO v1看这篇就够了
Antrn
03-21 2万+
YOLO是一个实时的目标检测系统，本篇文章将带你一步步理解其中的原理，全面细致，小白也能看得懂~
YOLO v1 confidence解释
PKnotnull的博客
05-27 2891
训练集的label中,confidence的值不是1,而是当前的P(object)(0|1)与当前的IOU的乘积,目标是使训练出的模型输出的confidence无限接近真实的P(object)*iou我最开始理解的是,训练集的label中有物体的格子,confidence的label为1,训练过程中预测的confidence为当前的iou,可是这样的话,其实训练confidence的结果就相当于边...
yolo算法通俗易懂讲解
weixin_42064949的博客
03-13 759
参考https://blog.youkuaiyun.com/briblue/article/details/103149407?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task&utm_source=distribute.pc_relevant.none-task
YoloV1，看过好多篇，这篇感觉讲的最通俗易懂
skywalker_123的博客
01-16 4341
https://blog.youkuaiyun.com/m0_37192554/article/details/81092514
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...
深度学习之---yolov1,v2,v3详解
zxyhhjs2017的博客
10-11 9万+
（写在前面：如果你想 run 起来，立马想看看效果，那就直接跳转到最后一张，动手实践，看了结果再来往前看吧，开始吧······） 一、YOLOv1 简介 这里不再赘述，之前的我的一个 GitChat 详尽的讲述了整个代码段的含义，以及如何一步步的去实现它，可参照这里手把手实践YOLO深度残差神经网络拐点检测 二、YOLOv2 简介 V1 版本的缺陷和不足，就是 V2 版本出现的源泉与动力，...
jetson-nano使用tensorrt部署yolov5
xiao__run的博客
05-21 1万+
项目前景 近期碰到很多项目，都是低硬件成本，在英伟达平台部署。英伟达平台硬件平常见到算力从小到大依次为 jetson-Nano、jetson-tk1、jetson-TX、jetson-xavier,加个从1000到10000不等，正好小编我全部都入手了一套,而且英伟达有个很好的量化的工具tensorrt. tensorrt有个很好的学习资源，大家可以参考学习下 感谢这位开源的大佬 https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx Jetson-nano具备环境 open
Yolov5 系列1--- Yolo发展史以及Yolov5模型详解
g11d111的博客
09-28 5万+
最近在做检测相关的工作，几年前分析过faster-rcnn的代码和论文。现在，把yolov5这个最新且快的模型进行梳理。本文会从Yolo的发展历程开始，到损失函数，mAP的概念，最后到如何在代码层面训练你的定制化数据集。好了，让我们开始吧~ 1. YOLO (You Only Look Once) 的发展历史 这部分内容主要借鉴自 科技猛兽@知乎 在知乎的发文，我这里会做一下简化，具体细节请去看这位大佬的文章 [1-3]。 1.1 YOLO v0 YOLO v0的思路起源于将基本的CNN思路从分类任.
YOLOV1详解
yanxiaopan的博客
08-23 652
通俗易懂的解释一下yolov8的DFL
最新发布
03-26
<think>嗯，用户让我通俗易懂地解释YOLOv8中的DFL。首先，我需要确认DFL是什么。我记得在YOLO系列中，尤其是v5之后，目标检测的损失函数有变化，可能DFL是其中的一部分。DFL的全称应该是Distribution Focal Loss，对吧？ 接下来，我需要回忆一下Focal Loss的作用。Focal Loss主要是为了解决类别不平衡问题，通过调整难易样本的权重。而Distribution Focal Loss可能在这方面有进一步的改进，或者与边界框回归有关？ YOLOv8的边界框回归通常用的是CIoU Loss，但DFL可能用于处理分类问题？或者可能用于调整预测框的分布？比如，在YOLOv8中，目标检测会预测边界框的位置，这些位置可能被离散化为多个锚点或分布值，DFL可能用来优化这些离散值的概率分布，使得模型更关注接近真实值的位置。 用户需要的是通俗解释，所以不能太技术化。可能需要用类比或者例子来说明。比如，DFL帮助模型更精确地定位物体，通过调整概率分布，让模型更关注那些接近真实位置的预测，而不是平均地处理所有可能性。 另外，DFL可能涉及到概率分布的学习，比如将边界框的位置视为一个分布，而不是直接回归坐标。这样，模型可以预测不同位置的概率，然后通过加权平均得到最终的位置。DFL的作用可能就是让模型在训练时，更加关注那些接近真实值的分布点，从而提升定位的准确性。 需要确认DFL的具体机制。可能DFL是对传统的Focal Loss的改进，用于处理连续值的分布，比如在分类任务中，每个类别有一个置信度，而DFL可能用于处理连续的坐标预测，将其转化为多个离散的区间，每个区间有一个概率，然后使用Focal Loss的思想来调整这些概率的学习，让模型更关注那些接近真实值的区间。 总结一下，DFL的作用可能是帮助模型更精确地预测边界框的位置，通过将连续的位置转化为概率分布，并利用Focal Loss的思想来优化这些分布，使得模型在训练时更加关注那些接近真实值的预测，从而提高检测的准确性。 可能还需要解释传统回归方法和DFL的区别。传统方法直接回归坐标的数值，而DFL将坐标视为分布，预测多个可能位置的概率，然后计算期望值作为最终坐标。这样的方法可能更鲁棒，尤其是在有遮挡或模糊的情况下，模型可以通过概率分布更好地捕捉不确定性。 最后，需要以简单易懂的语言组织这些内容，避免使用太多术语，用例子说明DFL如何工作，以及它在YOLOv8中的重要性。</think>DFL（Distribution Focal Loss）是YOLOv8中用于提升目标定位精度的关键技术。我用一个通俗比喻来解释它的原理： --- ### 直观比喻 假设你要教机器人投篮，篮筐位置是未知的。传统方法是让机器人直接报一个坐标点（比如“篮筐在5米处”），而DFL则是让机器人先分析可能的落点范围，例如： - 4.8米（概率30%） - 5.0米（概率60%） - 5.2米（概率10%） 最终取概率最高的区间加权平均得到预测位置。DFL的作用就是让机器人**重点关注最接近真实值的区域**，忽略无关的猜测。 --- ### 技术原理拆解 1. **传统回归 vs DFL** - **传统方法**：直接预测坐标值（例如$x=5.0$），容易受极端误差影响。 - **DFL方法**：将坐标拆分为多个离散区间（例如4.8/5.0/5.2），预测每个区间的概率分布，再通过加权计算最终坐标。 2. **核心操作步骤** - **离散化**：将坐标范围划分为$n$个点（YOLOv8默认$n=16$） - **预测分布**：模型输出每个点的概率值 - **计算期望**：用概率分布加权求和得到最终坐标 ``` 例如：预测概率为[0.1, 0.7, 0.2]，对应位置4.8/5.0/5.2米 最终坐标 = 0.1×4.8 + 0.7×5.0 + 0.2×5.2 = 5.02米 ``` 3. **损失函数设计** - **Focal Loss思想**：对接近真实值的区间赋予更高权重 - **数学表达**： $$DFL(p_{left}, p_{right}) = -[(y_{right}-y) \log(p_{left}) + (y-y_{left}) \log(p_{right})]$$ 其中$y_{left}, y_{right}$是真实坐标相邻的两个离散点 --- ### 实际效果 - **更抗干扰**：遮挡或模糊目标下，概率分布比单一坐标更稳定 - **精度提升**：COCO数据集上，DFL使mAP提高约0.5-1.0% - **计算代价**：仅增加约3%的参数量 通过这种“概率分布+重点关注”的机制，YOLOv8实现了更精准的目标定位能力。
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