大名鼎鼎的YOLO算法，想当年投稿NIPS也不是全票通过？

最新推荐文章于 2025-03-11 09:07:20 发布
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大名鼎鼎的YOLO算法，想当年投稿NIPS，Rebuttal之后仍然被拒？
后来改投的CVPR？YOLO发表在CVPR2016。
一年之后提出改进版YOLO2发表在CVPR2017，
再过一年之后的YOLO3干脆不投稿了？作为Tech report发布。
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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 5万+
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。
YOLO算法实现
11-21
yolo代码实现，参考吴恩达深度学习课程进行学习，所有需要的代码
YOLO学习笔记（三）：YOLOv2背景、改进原理
weixin_57425565的博客
12-12 1276
随着卷积越多，越靠后的感受野越大，因此最后一层时感受野太大了，适合捕捉较大的目标，小目标可能丢失，因此需融合之前的特征，将前一个26×26×512的特征图进行拆分，拆分成4个13×13×512的特征图和下一个13×13×1024的进行拼接，拼接为13×13×（4×512+1024）=13×13×3072。如上右图：5个聚类的中心与手动挑选的框是不同的，扁长的框较少，瘦高的框较多。并且，输入图片的尺度越大则精度越高，尺度越低则速度越快， 因此YOLOv2多尺度训练出的模型可以适应多种不同的场景要求。
NeurIPS 2025截稿时间
最新发布
weixin_44370695的博客
03-11 3717
NeurIPS截稿时间，要投稿的朋友注意时间节点。
对AI领域的会议的评点
Vivian Lee的屋檐
02-05 2285
人工智能 会议
yolov3--23--Elsevier期刊首次投稿细节-LaTeX编辑上传填坑指南-返修至接收记录
天明宇朗的博客
04-08 5628
Elsevier Guide for Authors https://www.elsevier.com/journals/guide-for-authors
研究生如何写YOLO方面的论文
Java_rich的博客
11-15 2549
对于特定研究需求，可能需要构建自定义数据集。这涉及图像采集、标注和数据清洗等工作。在构建过程中，应注意保持数据的多样性和代表性，以确保模型的泛化能力。
yolo算法讲解ppt
08-28
同时，对不同大小的目标进行处理也是YOLO算法需要解决的挑战之一。 总的来说，YOLO算法的设计理念、实现细节、性能对比和应用场景构成了其核心知识点。该算法在计算机视觉领域的突破性贡献，以及在实际应用中的表现...
目标检测之yolo算法.pptx
06-04
YOLO算法通过简化传统目标检测流程，实现了实时检测的能力，在许多应用场合下都展现出了良好的性能。尽管其在某些情况下的精度略低于基于Region Proposal的方法，但在速度上的优势使其成为了很多实时应用场景的理想...
YOLO算法
小森的博客
03-01 9410
YOLO，全称为You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，是一种实时目标检测算法。目标检测是计算机视觉领域的一个重要任务，它不仅需要识别图像中的物体类别，还需要确定它们的位置。与分类任务只关注对象是什么不同，目标检测需要同时处理离散的类别数据和连续的位置数据。YOLO算法基于深度学习的回归方法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，使用单个卷积神经网络（CNN）直接从输入图像预测边界框（bounding box）和类别概率。
基于YOLO算法的车辆违停检测
04-21
基于YOLO算法的车辆违停检测
审稿意见汇总
m0_49534117的博客
07-01 1762
1.论文写作角度动机不明确：选择YOLOV5的原因（在论文里说明需要）和其它检测压缩算法比的优缺点应用场景受限（为什么只考虑水下）3.参考文献角度：除了参考文献[22]之外，YOLO还有很多轻量级算法。然而，本手稿中没有讨论其他研究。重新提交之前应进行更多的文献调查。4.实验验证和分析不扎实，需要做更多的分析来支持结论。5.应该进一步讨论当前工作的局限性，特别是其相关应用可能面临的挑战。为了让读者更好地理解未来的工作，请给出具体的研究方向。
智能优化、进化算法可投稿期刊预览（不包括会议）
White__River的博客
03-05 3307
投稿
论文投稿-2022 CCF会议截稿时间一览
helloworld_Fly的博客
06-02 9622
2022CCF会议论文截稿时间
CNN目标检测（二）：YOLO
浩瀚之水的专栏
08-26 5356
↑↑↑↑目录在这里↑↑↑↑ 缩进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归问题求解，并基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。YOLO与Faster RCNN有以下区别： Faster
CVPR 2020 Tutorial How to write a good rebuttal（如何写一篇好反驳）概要总结
Ema1997的博客
07-03 2279
rebuttal的目的是使得论文被接受/oral/prize，可能使得自己明白能提升什么，内容主要是对review的错误和误解的反驳。读者主要是reviewers和area chair。 不同venues的rebuttal有不同的规则 写rebuttal的步骤： A. 将所有reviews放到一个共享文档中，如google doc，使得所有的作者全能看见。 B. 高亮每一个comment，或者在每个comment后都添加一行，保证自己没有落下任何一个review。 C. 冷静 D. 仔细读评价。对re.
李宏毅 -《深度学习人类语言处理》国语版（2020）视频课程及ppt分享
zenRRan的博客
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点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要3分钟跟随小博主，每天进步一丢丢本文仅供交流，如有侵权，请联系删除。《Deep Learning for Human Languag...
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阿木寺的博客
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点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文作者：叶茫https://zhuanlan.zhihu.com/p/344008879本文已由原作者授权...
我读YOLO
工长山的专栏
11-06 3158
背景论文地址：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 主页：YOLO: Real-Time Object Detection 此篇文章发表于 CVPR 2016，RBG 挂名的一篇物体检测方法，作者是 Joseph Redmon，了解的同学可以补充一下他的经历，据说可八。主要贡献 加速物体检测，YOLO 的 mAP 与 R-
YOLO算法如何通过单一神经网络实现快速准确的目标检测？
10-31
YOLO算法通过设计一个端到端的卷积神经网络模型来实现快速准确的目标检测。它将目标检测视为一个回归问题，并将图像分割成一个个格子。每个格子负责预测边界框以及属于不同类别的概率。YOLO的神经网络同时预测所有类别，这意味着一旦模型被训练完成，它就能够在单个网络前向传播中检测到图像中的所有目标。由于整个检测过程是全卷积的，且网络结构简洁，因此能够实现实时的检测速度。 参考资源链接：[YOLO目标检测算法：实时高效的应用与场景](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/66f8w91utg) 此外，YOLO利用了整个图像的信息进行预测，这有助于减少背景中的噪声干扰，从而提高了检测的准确率。为了进一步提升性能，YOLO还引入了如锚框（anchor boxes）的概念，通过预定义一组边界框的尺寸和长宽比，使得模型可以更有效地学习不同形状和尺寸的目标。 在实际应用中，YOLO算法能够快速部署在不同的硬件设备上，包括嵌入式系统和移动设备，这对于需要即时处理图像数据的应用场景（如自动驾驶、视频监控等）来说尤为重要。因此，无论是对于工业自动化、零售物流、医疗诊断还是无人机应用，YOLO都提供了一个强大的解决方案，用于实时地识别和定位图像中的多个对象。 建议有兴趣深入了解YOLO算法以及如何在实际项目中应用它的读者参考《YOLO目标检测算法：实时高效的应用与场景》一书。该资料详细介绍了YOLO算法的原理、架构设计以及如何在不同的应用场景中实现高效的目标检测。 参考资源链接：[YOLO目标检测算法：实时高效的应用与场景](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/66f8w91utg)
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