yolo源码分析

最新推荐文章于 2025-05-20 10:16:35 发布
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#深度学习




YOLO源码详解（一）-训练

YOLO源码详解（二）- 函数剖析

YOLO源码详解（三）- 前向传播（forward）

YOLO源码详解（四）- 反向传播（back propagation）

YOLO源码详解（五）- YOLO中的7*7个grid和RPN中的9个anchors

YOLO源码详解（五）-追本溯源7*7个grid

YOLO源码分析之data.c

YOLO源码分析之detector.c

用YOLOv2模型训练VOC数据集

YOLOv2如何fine-tuning？

YOLO源码解析


yolo博客收集

http://blog.youkuaiyun.com/u011961856/article/category/7070497

http://blog.youkuaiyun.com/u012235274/article/category/6204386

 

tiny-yolo训练测试（coco训练集混合自己的voc训练集）--20170829


caffe-yolo-不支持训练

tensorflow-yolo-支持训练

caffe-yolo-支持训练

https://github.com/zhreshold/mxnet-yolo

https://github.com/pjreddie/darknet



【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
路人贾的博客
03-03 22万+
一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）
yolo 源码分析
fffupeng的博客
02-13 3161
由于工程中涉及到yolo的源码，在这里就看到的源码写写，由于我需要将yolo改成一个测试版本，也就是最好分装成一个函数，输入为一张图像，输出为定位到车辆或者人的数目。 思路分为两个，方面将命令行的调用方式改为函数，另一方面将函数返回定位到的目标数量。 这篇文章首先解决定位到目标的数量： void test_yolo(char *cfgfile, char *weightfile, char
YOLO源码解读
Fantastic
01-17 4061
Yolo源码解读
YOLOv10 源码解析 (YOLOv10 Source Code Analysis)
u012133341的博客
05-20 940
PyTorch 框架的灵活性和简洁性使得 YOLOv10 的代码相对易读。我们将从项目结构入手，逐步深入到模型构建、损失函数、数据处理以及训练和推理流程的关键代码模块。首先，让我们 YOLOv10 的官方仓库（假设其结构与 Ultralytics 的 YOLOv8 类似，因为它很可能基于此框架进行开发）：Bash 打开项目目录，你通常会看到以下核心文件和文件夹： 核心关注点：我们将按照数据流和模型构建的顺序进行解析。YOLOv10 的模型定义通常位于 中，而组成模型的各种基础模块则在 中。 -
YOLOv2源码分析（五）
coordinate的博客
12-22 2725
0x01 make_convolutional_layer终于又回到了make_convolutional_layer这个函数//make_convolutional_layer if(binary){ l.binary_weights = calloc(l.nweights, sizeof(float)); l.cweights = calloc(l.nwe
yolo源码解析
caojinpei123的博客
12-24 1181
这篇博客写的不错，讲解的很清楚 https://blog.youkuaiyun.com/runner668/article/details/80579063 https://blog.youkuaiyun.com/sihaiyinan/article/details/87903923
yolo v2 源码分析（一）
nongfu_spring的专栏
01-06 7870
detector .c文件，这里仅分析train_detector void train_detector(char *datacfg, char *cfgfile, char *weightfile, int *gpus, int ngpus, int clear) { list *options = read_data_cfg(datacfg); char *train_ima
yolo源码解析c语言,YOLO 实践篇（darknet）：You Only Look Once
weixin_26757939的博客
05-21 2101
前言最近在学习 object detection 领域的相关知识，从传统的目标检测如 DPM 模型，到基于候选区的R-CNN系列模型，再到 single network && end to end 的 yolo 模型，还有针对 yolo 模型的缺陷进一步完善的 SSD 模型等等。一系列的理论和实践需要学习，希望能够记录学习过程中的点点滴滴，不断修改、完善和总结，系统的学习一遍。当然...
深度学习模型评估指标（区分二元分类和多分类 含YOLO源码分析）：accuracy、precision、recall
北溟客的博客
06-25 3439
深度学习模型评估指标：accuracy、precision、recall1. 准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）1.1基本概念1.2二元分类模型的定义1.3多分类模型的定义1.4举例说明1.5 YOLOv3中recall的计算2. 关于精确率和召回率的关系 1. 准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall） 1.1基本概念 准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）三个指标的定义是有一定条
基于YOLO模型实现足球运动实时分析项目源码
06-05
项目使用YOLO模型来检测跟踪视频中的球员、裁判和足球。使用Kmeans进行像素分割和聚类，根据球员T恤颜色分配球队，使用光流测量帧之间的摄像机移动，使得能够准确测量球员的移动。通过透视变换来表示场景的深度和...
YOLO v3源码详解
qq_52053775的博客
08-08 5000
对于输入的特征图，首先reshape成[图片数，网格h，网格w，一个网格锚框数，类别数+4（x,y,w,h)+1（是否存在物体)]大小，取出x,y,w,h,pred_conf,pred_cls,根据论文，对x,y,pred_conf,pred_cl输入sigmoid函数，得到最终的预测的结果，此时得到的是物体在特征图网格的存在物体的置信度，类别置信度、和相对于网格的相对位置，将相对位置转为特征图的绝对位置，并进一步得到真实位置，输出结果。......
yolo源码+tensorflow版本
07-18
目标检测 yolov1源码 作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的 probability或者 confidence，如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等。 YOLO不同于这些物体检测方法，它将物体检测任务当做一个regression问题来处理，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标、box中包含物体的置信度和物体的probabilities。因为YOLO的物体检测流程是在一个神经网络里完成的，所以可以end to end来优化物体检测性能。 YOLO检测物体的速度很快，标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。网络较小的版本Fast YOLO在保持mAP是之前的其他实时物体检测器的两倍的同时，检测速度可以达到155 FPS。 相较于其他的state-of-the-art 物体检测系统，YOLO在物体定位时更容易出错，但是在背景上预测出不存在的物体（false positives）的情况会少一些。而且，YOLO比DPM、R-CNN等物体检测系统能够学到更加抽象的物体的特征，这使得YOLO可以从真实图像领域迁移到其他领域，如艺术。
yolo3物体检测源代码
05-09
基于keras和tensorflow的物体检测python源代码，可以直接使用！
Yolov 8源码超详细逐行解读+ 网络结构细讲(自我用的小白笔记)
热门推荐
chenhaogu的博客
07-19 7万+
以上就是今天要讲的内容，本文仅仅简单介绍了源码结构，后面还会持续更新讲解，由于这次写的太多了，怕大家看不过来。过段时间继续拆封代码并尝试用常见的pytorch原始框架复现缩减版yolov8。也许上面还有很多错误，欢迎大家指正！！！t=N658t=N658完整且详细的Yolov8复现+训练自己的数据集_咕哥的博客-优快云博客https://blog.youkuaiyun.com/chenhaogu/article/details/131161374?二、
YOLO源码（Darknet源码）解读（yolo.c）
Enjoy Coding
04-13 3606
yolo.c#include "darknet.h" // 20个类别定义 char *voc_names[] = {"aeroplane", "bicycle", "bird", "boat", "bottle", "bus", "car", "cat", "chair", "cow",
【YOLOV5-5.x 源码解读】yolov5s.yaml
qq_38253797的博客
08-17 2万+
目录前言1、参数配置2、anchors配置3、backbone4、head5、整体模型总结 前言 YOLO V5不再采用.cfg配置文件了，而是使用了新的.yaml配置文件，方便进行基于函数式的模块化开发。下面会对模型配置文件 yolov5s.yaml 进行讲解。 先附上yolov5s的网络结构图： 1、参数配置 # parameters nc: 20 # number of classes depth_multiple: 0.33 # model depth multiple 控制模型的深度（Bot
YOLO模型解析代码
AI学长
04-02 614
yolo通常是通过配置文件来构建模型的。如果有用，请点个三连呗。
YOLO代码详解（一）
darren_ying0803的博客
07-14 2067
源码fork自，代码注释借鉴多处，仅供个人学习记录。
yolo-world 源码解析（四）
龙哥盟
03-08 1962
【代码】yolo-world 源码解析（四）
yolo word2.1源码分析
最新发布
06-18
### YOLO Word 2.1 源码详解 YOLO（You Only Look Once）是一种高效的实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题。YOLOv2作为YOLO系列的一个重要版本，在多个方面进行了改进，包括网络架构、特征提取和边界框预测等[^1]。以下是关于YOLO Word 2.1源码的详细分析。 #### 网络架构 YOLOv2的网络架构基于Darknet-19，这是一个轻量级的卷积神经网络，包含19个卷积层和5个最大池化层。Darknet-19的设计灵感来源于VGG网络，但通过减少参数数量来提高计算效率。在实现中，YOLOv2使用Batch Normalization技术来稳定训练过程并加速收敛[^1]。 ```python # Darknet-19架构示例代码 def darknet19(): model = Sequential() model.add(Conv2D(32, (3, 3), input_shape=(416, 416, 3), padding='same')) model.add(BatchNormalization()) model.add(LeakyReLU(alpha=0.1)) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))) # 添加更多卷积层和池化层... return model ``` #### 高分辨率分类器（High Resolution Classifier） 为了提高检测精度，YOLOv2引入了高分辨率分类器。该方法首先在高分辨率数据上预训练模型，然后逐渐降低分辨率以适应检测任务[^1]。这种策略有助于模型学习更丰富的特征表示。 #### 细粒度特征（Fine-Grained Features） YOLOv2通过结合低层特征和高层特征来增强检测性能。具体来说，它将浅层特征图与深层特征图进行拼接，从而保留更多的细节信息。这一过程通常通过Passthrough层实现。 #### 多尺度训练（Multi-Scale Training） YOLOv2支持多尺度输入，这意味着它可以处理不同大小的图像而无需重新训练模型[^1]。在训练过程中，每隔几个迭代步骤随机调整输入图像的尺寸，从而使模型对不同尺度的目标更加鲁棒。 #### Anchor Box机制 YOLOv2采用了Anchor Box机制来预测边界框的位置和大小。相比于YOLOv1直接预测坐标的方式，Anchor Box能够显著提升定位精度。此外，YOLOv2还通过维度聚类（Dimension Clusters）选择最优的Anchor Box形状，进一步优化检测效果。 ```python # Anchor Box生成示例代码 def generate_anchors(kmeans_result, grid_size): anchors = [] for cluster in kmeans_result: w, h = cluster anchors.append((w / grid_size, h / grid_size)) return np.array(anchors) ``` #### 直接位置预测（Direct Location Prediction） 为了避免预测不稳定的问题，YOLOv2引入了直接位置预测的方法。每个网格单元预测相对于自身位置的偏移量，而不是绝对坐标[^1]。这种方法提高了预测的稳定性，并且更容易训练。 --- ### 总结 YOLOv2通过对网络架构、特征提取和边界框预测等方面的改进，显著提升了目标检测的精度和速度。源码中的关键部分包括Darknet-19的实现、Anchor Box机制以及直接位置预测等。这些设计不仅增强了模型的泛化能力，还使其更适合实际应用。 ---
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