【深度学习】目标检测必会算法之：YOLO

最新推荐文章于 2025-10-10 22:24:42 发布
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分类专栏： 【机器学习】&【深度学习】 文章标签： 深度学习 目标检测 算法
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YOLO

1、引言

小鱼：今天难得小屌丝 出去玩了， 咱们今天干点正儿八经的事
小芸：嘿嘿，终于等到这一刻了
小鱼：额… 看样子你还蛮期待的哦
小芸：对啊， 难得能跟鱼哥一起做点事情，我好期待的哦
在这里插入图片描述

小鱼：(⊙o⊙)… 我有点不敢想象接下来的画面。
小芸：嘿嘿， 好害羞的哦。
小鱼：额… 别说了， 接下来咱们可以安安静静的学习了，没有小屌丝的打扰。
小芸：嗯嗯嗯…
小鱼：… 能不能别这样表达，容易引起误会
小芸：嗯，哦，
在这里插入图片描述

小鱼：你可别说了， 我来说吧
小芸：嗯嗯嗯
小鱼：… 唉~ 你可以不用说话的

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目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的交通场景多尺度目标检测算法研究与应用
qq_36130719的博客
05-26 1707
目前，交通目标检测算法主要分为传统目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法。传统的目标检测算法无法有效处理由于不同光照、遮挡等引起的目标非线性外观变化，在区域生成阶段产生大量冗余候选框且正负样本失衡[12]，无法自动学习和生成特征，整体缺乏全局优化策略，难以有效提高分类水平。深度学习技术的迅猛发展在目标检测领域中逐渐展现出无可替代的优越性[13], [14]，同时极大地推动了目标检测在智能交通系统的进一步发展和应用，在交通目标检测、交通状态预测、交通流统计以及道路交通状。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机航拍图像目标检测算法研究与应用
qq_36130719的博客
05-28 4160
目标检测的目的是识别出图像中感兴趣的物体并将其定位，相比于传统手工提取图像特征的方法，基于深度学习的目标检测方法更加高效。同时，由于无人机工作的空域环境较为复杂，的范围，可见光遥感探测技术及其成像器件的发展使获得的影像幅宽更大，图像。随着时间的推移和科学技术的进步，在多元化的应用场景和海量。的数据下，人工判读的方式耗时费力且容易出错，因此催生出对无人机航拍影像。比例远高于自然场景影像，且小目标在图片中像素点较少，提供的分辨率有限，觉领域中相关技术的不断发展和完善，面向自然图像的目标检测技术日趋成熟，
YOLO详解
UnknownPlayer的博客
06-04 9412
本文参考知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25236464 1. YOLO的创新点 YOLO将物体检测作为回归问题求解。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。 从网络设计上，YOLO与two steps的目标检测方法如RCNN、Fast RCNN和Faster RCNN的区别如下： YOLO训练和检测均是在一个单独网...
卷积神经网络之Yolo详解
weixin_73012949的博客
11-14 8302
IoU用于衡量预测框与真实框的重叠程度，是目标检测中的基础评估指标。置信度反映了模型对于其预测框包含物体的信心。精确率衡量了预测为目标的框中，实际是目标的比例。召回率衡量了模型能够找到的真实目标的比例。精确率与召回率之间通常存在权衡，需要根据实际需求选择合适的指标。读到这里大家可能对tp tn fp fn仍有疑问，不要着急下面更详细的来了：在机器学习和目标检测中，TPFPTN和FN是用来衡量模型性能的四个基本概念，它们主要用于评估分类任务的准确性。
YOLO基本知识
最新发布
2501_91113915的博客
10-10 1477
1、什么是YOLOYOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置，例如下图所示。YOLO算法将输入图像分成SxS个网格，每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外，YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术，使得算法能够在不同尺度下对目标进行检测。
深度学习——YOLO
m0_74162336的博客
11-17 573
其中，x、y表示边界框的中心坐标相对于当前网格单元的偏移量，w、h表示边界框的宽和高，confidence表示边界框内含有目标的置信度，C为类别数。YOLOv2的核心思想是将目标检测任务简化为一个单次前向传播的回归问题，通过网络一次性预测所有目标的位置和类别，具有实时性和高效性的特点，并且在准确性方面有了显著的提升。通过将目标检测任务转化为单一的回归问题，并结合多尺度特征和网格预测，YOLOv3实现了高效的目标检测，具有较快的速度和较好的检测精度，适用于需要实时目标检测的场景。
【深度学习】YOLO
weixin_41724761的博客
03-18 556
1、简述下YOLO算法原理？ 答：Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，模型参考自GoogleNet，YOLO的CNN网络将输入的图片分割成SxS的网络，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标。每个单元格会预测B个边界框（bounding box）以及边界框的置信度（confidence score）。所谓置信度其实包含两个方面，一是这个边界框含有目...
深度学习——yolo学习
2303_77489296的博客
08-21 1992
Step1：它把图像划分成S×SS×SS×S的网格，若物体object中心落在某个网格单元内，该网格单元就负责检测这个物体，需要预测该物体的边界框位置、置信度以及所属类别等信息。在一张没有任何物体的空白图像中，所有网格单元都没有物体中心落入，则它们都不需要检测物品。在包含少量物体的图像中，只有物体中心所在的少数网格单元需要检测对应的物品，其余网格无需检测。假设图像中有 3 个物体，那么理论上只有 3 个网格会主动负责预测这些物体。7*7=49个网格最多检测49个物体。
从环境搭建到实战：YOLO目标检测入门教程
lydz1的博客
06-05 885
还在为各种Python包冲突、环境报错头疼吗？别怕，Anaconda就是你的“神器”！1.1 为什么大家都在用Anaconda？对于刚入门的同学来说，环境配置绝对是“劝退”第一步。明明装了包，运行时却总是报错？不同项目需要不同的Python版本，切来切去好麻烦？网上教程一大堆，自己操作总是踩坑？Anaconda帮你一键解决！它就像是“Python的万能管家”，让你不用再为环境问题烦恼。1.2 只需三步，轻松拥有你的专属环境下载神器。
【实时目标检测必学】：YOLO算法实战应用指南
YOLO（You Only Look Once）算法是一类在实时目标检测任务中表现突出的深度学习算法。它将目标检测问题转化为单个回归问题，能够在一张图像中同时预测多个边界框和类别概率，实现了速度与准确度的高效平衡。本章将...
YOLO目标检测算法
jdjhcn的博客
05-09 1526
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置。YOLO算法将输入图像分成SxS个网格，每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外，YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术，使得算法能够在不同尺度下对目标进行检测。
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
《深度学习》 了解YOLO基本知识
wx_AHao1004Y的博客
10-22 4734
YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题，通过一个神经网络直接预测目标的类别和位置，例如下图所示。YOLO算法将输入图像分成SxS个网格，每个网格负责预测该网格内是否存在目标以及目标的类别和位置信息。此外，YOLO算法还采用了多尺度特征融合的技术，使得算法能够在不同尺度下对目标进行检测。关于不同尺度：例如在ResNet残差网络。
YOLO介绍
fanchao_的博客
11-09 899
语义分割、图像分类及目标定位、目标检测（多目标）、实体分割（多目标）
目标检测--YOLO算法
milk_and_bread的博客
03-07 661
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...
深度学习 & YOLO
seiyaaa的专栏
03-28 340
Our system divides the input image into an S x S grid.If the center of an object falls into a grid cell, that grid cell is responsible for detecting that object. https://www.bilibili.com/video/BV1FT4y1E74V?p=1 yolov1 没有anchor，每个格子只能检测单个目标 从v2开始引入a..
目标检测算法：YOLO
tudou2013goodluck的博客
03-14 267
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
提升YOLOv4目标检测算法效率：GitHub源码压缩包下载
YOLOv4（You Only Look Once version 4）是一种实现实时目标检测的深度学习算法，由于其快速高效的特性，在计算机视觉领域中广泛应用。YOLOv4采用了单阶段检测（one-stage detection）的方法，能够在保持高准确率的...
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