【YOLO系列】YOLOv1详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现

YOLOv1详解：结构、损失、训练与代码实现
已于 2025-08-10 17:58:31 修改
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分类专栏： yolo系列助你拿捏AI算法 文章标签： YOLO 人工智能 目标检测 计算机视觉
于 2025-07-27 15:12:55 首次发布
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【YOLO系列】YOLOv2详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现

【YOLO系列】YOLOv3详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现

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【YOLO系列】YOLOv6详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现

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图解目标检测 之 YOLO 算法 最全原理详解
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YOLO 一.背景 YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection），是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测系统。在2017年CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi又发表的YOLO 2，进一步提高了检测的精度和速度。 二.YOLO算法的网...
【YOLO系列】YOLOv3详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
07-27 817
YOLOv3详解：单阶段目标检测的里程碑模型 摘要：YOLOv3作为YOLO系列的重要升级，通过三大创新显著提升了检测性能：(1)采用Darknet-53骨干网络增强特征提取能力；(2)引入多尺度预测机制，通过特征金字塔结构实现13×13、26×26、52×52三种尺度的检测；(3)改进损失函数设计，包含坐标损失、置信度损失和分类损失三部分。模型在COCO数据集上达到mAP 33.0%的同时保持51ms的实时处理速度。关键技术包括K-means生成的9个先验框、二元交叉熵分类损失以及"宽高平方根&
yolov1模型文件
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yolov1模型文件，转为keras可以支持的h5文件，可以作为预训练权重
【YOLO 模型进阶】（2）YOLO v1 超详解：从网络架构到优缺点剖析
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2302_76756558的博客
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整体损失 = 位置误差 + 置信度误差 + 类别误差通过权重 λ_coord=5、λ_noobj=0.5 的设计，YOLO v1 优先保证 “位置精度” 和 “有目标网格的置信度精度”，同时避免无目标网格的误差干扰训练。速度极快：标准版本（24 层卷积）每秒可处理 45 帧图像（45 FPS），精简版（9 层卷积）甚至可达 150 FPS，完全满足视频实时检测需求（通常要求≥30 FPS）；假阳性率低。
【YOLO学习】YOLOv1详解
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09-25 3811
1. YOLO 的全称是 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection。YOLOv1 的核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box 的位置和 bounding box 所属的类别。简单来说，只看一次就知道图中物体的类别和位置。2. 将一幅图像分成 SxS 个网格（grid cell），如果某个 object 的中心落在这个网格中，则这个网格就负责预测这个 object。
【yolov1模型】
夜无梦的博客
07-06 395
在yolov1提出之前，目标检测常用的方法有DPM和R-CNN方法，DPM是通过一个滑动窗口来定位和识别物体，R-CNN是先提取候选框再识别物体，这些检测方法流程复杂，性能较差。并且每个模块都必须单独训练调优，很难优化。
YoLo V1详解
pyscl01的博客
11-05 1284
YoLo系列都是在V1的基础上进行改进的，所以学好YoLo V1至关重要
YOLO_v1讲解
weixin_43702653的博客
04-10 1万+
YOLO_v1讲解
【YOLO系列】YOLOv12详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
08-04 1507
本文提出YOLOv12，一种以注意力为中心的实时目标检测框架，通过创新性改进解决传统YOLO模型在精度与速度上的失衡问题。核心贡献包括：1）轻量混合注意力模块（LHA）结合通道与空间注意力，在不增加计算负担下提升特征提取能力；2）区域注意机制与R-ELAN网络优化特征聚合，显著改善小目标检测（AP_S提升8.3%）；3）动态多光谱数据增强策略增强模型鲁棒性。实验表明，YOLOv12在COCO等基准上实现SOTA性能，同时保持2.1 TOPS/W的高能效比，适用于边缘设备部署。该工作为实时目标检测提供了新的注
【YOLO系列】YOLOv11详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
08-01 2901
YOLOv11在目标检测领域实现重大突破，通过动态骨干网络(Dyna-Backbone)和FPN++架构，在保持高帧率(≥60FPS)的同时提升小目标检测精度(AP_S提升5.6%)。创新采用CIoU++损失函数和类别平衡Focal Loss，结合Mosaic-Plus数据增强，参数量减少18%至6.5M。实验显示，该模型在COCO数据集上实现更高mAP，特别适合移动端部署，Jetson Xavier平台能耗比优化至3.2W·ms⁻¹，支持目标检测、实例分割等多任务场景。关键创新包括动态深度调整和双向特征金
【YOLO系列】YOLOv4详解：模型结构、损失函数、训练方法及代码实现
一碗白开水一
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摘要：YOLOv4在目标检测领域实现了精度与速度的平衡，通过CSPDarknet53骨干网络、SPP+PANet特征融合及CIoU损失函数等创新，在MS COCO数据集达到65.7% AP50，V100显卡实现62FPS实时检测。核心优化包括Mosaic数据增强、自对抗训练和解耦头结构，显著提升小目标检测和遮挡场景鲁棒性。代码实现采用CSP模块和SPP多尺度池化，兼顾计算效率与检测性能，为工业落地提供高效解决方案。（149字）
YOLO V1详解
MAX的专栏
08-17 1036
YOLO 顾名思义： You Only Look Onece。你只需要看一次，对比与fasterrcnn先提取前景（Proposal），再对前景进行分类和回归两步走，YOLO 意思就是一步到位，直接是backbone之后就进行分类和回归。 YOLO的目的就是要追求速度。 核心思想 如何一步到位？最简单的就是图像网格化。如果某个object 的中心点落在这个网格，这个网格就负责预测这个object。 如何预测呢？一个网格预测B个bbox, 每个bbox 预测本身的位置回归还要预测一个confidence值。
【目标检测】YOLOV1详解
qq_38375203的博客
06-24 9363
最近在公司实习，看到其实很多落地的模型都是基于yolo来改进的。在闲暇之余又重新温故了一下yolo系列，并想着将它们进行一个总结。今天就从V1下手，接下来的几个系列也会分别进行详解。相比起Faster R-CNN的两阶段算法，2015年诞生的YOLOv1创造性地使用端到端（end to end）结构完成了物体检测任务。直接预测物体的类别和位置，没有RPN网络，也没有Anchor的预选框，因此速度很快。 YOLOv1是YOLO系列的基准，虽然后面在工程上面大家都是直接使用YOLOV5的开源代码，但是还得需要直
目标检测系列（二）yolov1的全面讲解
Trisyp的博客
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yolov1的全面讲解，网络结构、检测原理、正样本制作、损失函数、前向推理等
YOLO系列之一： YOLO-V1
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yolo-v1介绍
目标检测：YOLO 模型详解
分享学习期间的笔记心得
05-21 7197
YOLO 模型凭借其高效的端到端检测能力，在实时目标检测领域取得了显著的成果。：在前几代 YOLO 的基础上，对损失函数进行了进一步的优化和完善，使其能够更好地平衡边界框定位误差和类别分类误差之间的关系，并且针对不同尺度特征图的预测结果采用了不同的损失权重，以提高模型在不同尺度上的检测效果。：进一步改进了损失函数，采用了不同尺度特征图的损失加权求和的方式，使得模型在不同尺度上的检测结果都能够得到有效的优化，并且对边界框的坐标、宽度高度以及类别置信度的误差计算都进行了精细化的设计，以提高整体检测性能。
YOLO模型详解
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11-07 4964
YOLO将物体检测作为一个回归问题进行求解，输入图像经过一次inference，便能得到图像中所有物体的位置和其所属类别及相应的置信概率。而rcnn/fast rcnn/faster rcnn将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）。 YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层，如下图所示。（YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结...
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YOLOv1 YOLOv1是单阶段目标检测方法，不需要像Faster RCNN这种两阶段目标检测方法一样，需要生成先验框。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。 整个YOLO目标检测pipeline如上图所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN系列算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。 具体来说，YOLO将全图划分为S×SS×SS×S的格子，
YOLOV1模型详解：从思想到损失函数
YOLOV1的损失函数综合了定位误差和分类误差，使得模型同时优化这两个方面。尽管YOLOV1在速度和简洁性上取得了突破，但其缺点也很明显，比如小目标检测效果不佳，以及对重叠物体的处理能力有限。这些问题在后续的YOLO...
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