目标检测算法：YOLO

最新推荐文章于 2025-06-19 14:39:59 发布
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权威学习网址 https://pjreddie.com/darknet/yolo/
现在已发展到YOLO V3此算法为.c文件，可直接在linux环境下跑，不必再搭深度学习的环境

附YOLO文章出处：
cvpr2016论文集下载地址汇总
https://www.cnblogs.com/ocean1100/articles/7445789.html

YOLO V3中文简介
http://3g.163.com/dy/article/DDTIBVOD0511AQHO.html

目前主流的目标检测框架
https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection

models中包含很多主流目标检测框架

计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
04-21 11万+
计算机视觉目标检测算法对比：R-CNN、YOLO与SSD全面解析，人工智能、AI、计算机视觉领域中，目标检测是一项至关重要的任务，其旨在识别图像或视频中感兴趣的目标物体，并确定它们的位置。从安防监控中的人员检测，到自动驾驶中的行人、车辆识别，目标检测技术都有着广泛的应用。在众多目标检测算法中，R-CNN、YOLO 和 SSD 具有代表性，它们各自有着独特的设计理念和技术路线，在不同场景下展现出不同的性能表现。本文将深入剖析这三种算法，通过原理阐述、性能对比以及代码示例，帮助读者全面理解它们的特点与差异。
【1】从零开始学习目标检测：YOLO算法详解
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目标检测目标检测的目标是在图像或视频中检测出目标的位置和边界框，
YOLO系列算法
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目录YOLO系列算法yolo算法Yolo算法思想Yolo的网络结构网络输入网络输出7X7网格30维向量Yolo模型的训练训练样本的构建损失函数模型训练模型预测yolo总结yoloV2预测更准确（better）batch normalization使用高分辨率图像微调分类模型采用Anchor Boxes聚类提取anchor尺度边框位置的预测细粒度特征融合多尺度训练速度更快（Faster）识别对象更多yoloV3算法简介多尺度检测网络模型结构先验框logistic回归yoloV3模型的输入与输出yoloV4总结
YOLO目标检测算法
周先森爱吃素的博客
03-30 8385
本文主要介绍YOLO目标检测算法，包括YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3。
深度学习之目标检测YOLO简介和YOLO v1模型算法流程详解说明（超详细理论篇）
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qq_55433305的博客
06-19 1989
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它创新性地将目标检测转化为单次前向传播的回归问题，通过单一神经网络同时预测目标边界框和类别概率，极大提升了检测速度。YOLO v1将输入图像划分为S×S网格，每个网格预测B个边界框、置信度及C个类别概率。其网络架构包含24个卷积层和2个全连接层，损失函数由边界框坐标误差、置信度误差和分类误差组成，通过权重因子平衡各任务贡献。训练时，先在ImageNet上预训练前20层卷积层，再微调后续层，并采用数据增强技术提升泛化能力。
目标检测——YOLO算法解读（通俗易懂版）
lishanlu136的博客
12-19 1万+
yolo算法通俗易懂版本解读
目标检测：YOLO算法
AIBAIKE的博客
12-27 697
R-CNN系列目标检测方法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）看图片做目标检测，都是需要“看两眼”的。即，第一眼做 “region proposals”获得所有候选目标框，第二眼对所有候选框做“Box Classifier候选框分类”才能完成目标检测： 事实上“第一眼”是挺费时间的，可否看一眼就能得到最后的目标检测结果？达到实时检测的可能? 答案
计算机视觉中的目标检测算法：YOLO 系列的发展与应用
数字魔方操控师的博客
05-02 1050
本文详细介绍了计算机视觉中 YOLO 系列目标检测算法的发展历程、核心原理、主要特点以及在多个领域的广泛应用。通过对 YOLO 不同版本的分析，探讨了其在提高检测精度、速度和适应性方面所做的改进。同时，结合实际应用案例，阐述了 YOLO 系列算法在推动计算机视觉技术发展和解决实际问题中所发挥的重要作用，并对其未来发展趋势进行了展望。
基于深度学习的目标检测算法：YOLO
竹馨shine的专栏
05-27 1万+
之前学习的RCNN系列的目标检测算法都是先提取出候选区域，然后利用分类器识别这些区域，并对候选区域进行位置修正。这类方法流程复杂，存在着速度慢、训练困难的等缺点。         YOLO算法将检测问题看做是回归问题，采用单个神经网络，利用整个图像的信息来预测目标的边框、识别目标的类别，实现端到端的目标检测，如图所示。YOLO相比于之前的算法有如下优点： 1）非常快。YOLO的流程简单，速度很
基于PyTorch的实时目标检测：YOLO算法的实现与应用
03-26
YOLO是一个高效的实时目标检测算法，它将整个图像作为单一的回归问题来解决，从而在极短的时间内进行预测。在本项目中，我们首先定义了模型的构建，包括主模型和YOLO头部。然后，我们加载了训练数据，并使用YOLO损失...
目标检测算法之YOLO
06-26
关于目标检测算法之YOLO，YOLO作为基于深度学习的第一个one-stage的方法做快可以在TitanX GPU上做到45帧每秒的检测速度，轻量版的可以做到155帧每秒，快到没朋友有没有？相比于R-CNN[5]精确度也有非常大的提升53.5 VS 63.4 mAP，真是做到了多快好省！
目标检测之yolo算法.pptx
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着重从yolo算法原理与网络结构方面介绍
目标检测算法之Yolo系列
02-24
本文来自weixin，本文介绍了R-CNN基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。目标检测算法是计算机视觉三大基础任务之一，其包括目标定位和目标分类两部分。在yolo系列出来之前，主流的做法是分段式的R-CNN系列，主要包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、MaskR-CNN等。R-CNN的基本结构如下图所示：R-CNN主要分为候选区提取和候选区分类两个阶段，并且两阶段分开训练。其主要思想如下。首先通过选择性搜索（SelectiveSearch）对输入进行超像素合并，产生基础的子区域。然后将小的子区域不断合并成大区域，并从中找出可能存
目标检测进阶二(Yolo算法)
litt1e的博客
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假设你的输入图像是100✖100的，然后再图像上放一个网格。为了简单这里放置了3✖3的网格（实际实现时会更加精细）。YOLO算法基本思路是：使用图像分类和定位算法（之前博客中介绍过），然后将算法应用到9个格子上。 更具体一点，需要这样定义训练标签，对于9个格子中的每一个，指定一个标签y，y是8维向量，即Pc=0或1，表示格子中是否有图像，然后bx，by，bh，bw去表示（如果那个格子中有对象）边...
目标检测--YOLO算法
milk_and_bread的博客
03-07 569
文章目录Yolo介绍YOLO v1算法YOLO v1网络结构损失函数网络训练网络的缺陷性能YOLO V2介绍改进之处网络结构性能对比使用场景Yolo V3介绍网络性能Darknet框架YOLO算法的优点 Yolo 介绍 YOLO v1 算法 yolo v1缺陷：一个格子只能对应一个类别，不能对应多个类别，导致无法对小物体识别 YOLO v1网络结构 损失函数 网络训练 这里使用I...
目标检测算法YOLO算法介绍
qq_24946843的博客
05-24 5132
YOLO算法（You Only Look Once） 比如你输入图像是100x100，然后在图像上放一个网络，为了方便讲述，此处使用3x3网格，实际实现时会用更精细的网格（如19x19）。基本思想是，使用图像分类和定位算法，然后将算法应用到9个格子上。更具体一点，你需要这样定义训练标签，对于9个格子中的每一个都指定一个标签y，其中y是一个8维向量（与前面讲述的一样，分别为Pc，bx，by，bh，...
目标检测算法之一 YOLO初步讲解
bbbeoy的专栏
12-02 582
目前目标检测算法有很多，譬如：R-CNN，Faster R-CNN，DPM，RPN等等，YOLO也是其中之一，YOLO是当前目标检测算法中发展最为迅速的一个。YOLO结合了GooleNet modification和卷积神经网络的知识，可以对图像中的物体进行分类和定位。卷积神经网络对于物体分类来说效果是很好的，YOLO利用卷积层提取物体特征，通过全连接层进行分类和定位。接下来，我将大概讲一下YOL...
yolo-目标检测算法简介
weixin_36723038的博客
09-29 6130
yolo是一种卷积神经网络结构，yolo(意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果)，通过给出的物体坐标获取目标的特征信息，然后将信息存储、学习，在目标图像上找到符合的特征信息，确定目标位置。yolo的预测是基于整个图片的，并且它会一次性输出所有检测到的目标信息，包括类别和位置。目标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），确定它们的类别和位置，是计算机视觉领域的核心问题之一。：每一次训练神经网络送入模型的样本数，在卷积神经网络中，大批次通常可使网络更快收敛，
湛江水下目标检测算法竞赛：YOLO技术深入解析
资源摘要信息:"2020湛江水下目标检测算法赛.zip文件内容涉及目标检测技术，这是一种在计算机视觉领域十分关键的技术。该技术旨在解决计算机视觉中的“在哪里？是什么？”的问题，即找出图像中感兴趣的目标，并识别出...
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