6.YOLO V1

YOLO V1在CVPR2016中提出,以其快速的检测速度和低假阳性率受到关注。尽管其物体检测精度低于某些先进系统,且存在定位错误和小物体检测问题,但YOLO V1能学习到更抽象的物体特征。网络结构和损失函数的详细内容可参考相关课程。

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

YOLO V1 CVPR2016

一、优缺点

       优点
       1、检测物体的速度很快,对于划分的77的网络,只对492 = 98个bounding box进行判断
       2、假阳性率低,即检测错误的很低,即不是目标误认为目标。
       3、能够学到更加抽象的物体的特征

       缺点
       1、YOLO V1物体检测精度低于其他的state-of-the-art的物体检测系统,提升了速度,牺牲了精度。
       2、YOLO容易产生物体的定位错误
       3、YOLO对小物体的检测效果不好,尤其是密集的小物体,因为划分的7*7的网格,一个小的网格只能预测两个物体

二、网络结构
       具体的可看下面四中小象学院课件

三、损失函数
       具体的可看下面四中小象学院课件

四、小象学院课程

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