YOLOv1（1）

最新推荐文章于 2024-04-13 18:06:59 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 计算机视觉 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xfsong2012/article/details/124562311
本文探讨了人工智能算法专家Joseph Redmon对于机器人在可能的未来反抗中如何制定生存策略的见解，分享了他的个人简历和相关研究链接。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

YOLO的作者们
qq_45232776的博客
02-22 2114
YOLO的作者们
童心未泯的 YOLO 之父，小马哥 Joseph Redmon 笑傲 CV 江湖记
fengdu78的博客
06-02 3167
↑ 点击蓝字关注极市平台作者丨二玖编辑丨极市平台在这个六一儿童节，我们将为大家介绍一位这样的计算机视觉大牛：留着大胡子却怀揣着少女心，技术超神却依然童心未泯——他就是YOLO之父，一位或...
YOLO之父退出CV界表达抗议，拒绝AI算法用于军事和隐私窥探
量子位
02-22 1409
晓查 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI今天，AI学术界发生了一场大地震。YOLO算法作者Joseph Redmon在个人Twitter上宣布，将停止一切CV研究，原因...
YOLO系列汇总 | YOLOv1~YOLOv9持续更新
kabuto_hui的博客
04-13 1273
而上图（e）中，在使用lead head和auxiliary head一起优化模型的时候，auxiliary head的正样本是较为“粗糙的“，主要是通过放宽正样本分配过程的约束来获得更多的正样本。针对每一个gt，其中s是每个anchor点对应的gt类别的分类置信度，u是每个anchor点对应预测的目标框与gt的IoU，a，b表示外部配置的指数，两者相乘就可以衡量对齐程度alignment metrics。，重新定义了距离损失，有效降低了回归的自由度，加快网络收敛，进一步提升了回归精度。
深度学习之学习（3-3）YOLOV2
light169的专栏
03-07 3965
参见：【目标检测论文阅读】YOLOv2 - 知乎 二、更快更准：YOLOv2 2.1 简介 2017年，作者 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 在 YOLOv1 的基础上，进行了大量改进，提出了 YOLOv2 和 YOLO9000。重点解决YOLOv1召回率和定位精度方面的不足。 YOLOv2 是一个先进的目标检测算法，比其它的检测器检测速度更快。除此之外，该网络可以适应多种尺寸的图片输入，并且能在检测精度和速度之间进行很好的权衡。 相比于YOLOv1是利用全连接层直接预测B
YOLOv1-TF2:使用TensorFlow2实现YOLOv1
03-30
带有Tensorflow 2的YOLOv1 为了易于实现，我没有实现与纸张完全相同的实现。 下面介绍的内容与本文的实现方式有所不同。 骨干网。 （我使用Xception代替了本文中提到的网络。） 学习率表（我使用了tf.keras....
yolov11test1-yolov11
最新发布
02-14
标题“yolov11test1-yolov11”暗示了这是一个关于YOLOv11版本的测试文件。由于内容与文件名高度相关，我们可以推断这个文件可能包含了与YOLOv11相关的一系列测试数据、记录或分析。 描述部分“yolov11 1 yolov11 ...
YOLOv1论文原文、YOLOv1推测过程详细PPT以及论文精度标注
05-03
1.YOLOv1论文原文 2.本人在精度论文标注版本，标注内容来自（yolov1PPT，B站UP主同济子豪兄论文精度） 3.YOLOv1推测阶段最经典PPT,内容十分详细 比较适合初学YOLOv1同学，精度论文的资料，帮助理解
yolov1模型文件
12-28
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
YOLOV1-V7英文论文，深度学习、目标检测领域必读经典论文
05-26
最初的 YOLOv1 是在论文“You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection”中介绍的。 它旨在实现实时目标检测，但在准确性方面存在一些局限性。 YOLOv1 是 YOLO 模型的第一个版本。 它使用单个卷积神经...
YOLOv1、YOLOv2、 YOLOv3、SSD DSSD 单阶段目标检测论文
10-11
YOLO是Joseph Redmon和Ali Farhadi等人于2015年提出的第一个基于单个神经网络的目标检测系统。Joseph Redmon和Ali Farhadi发表的YOLO 2进一步提高了检测的精度和速度。
瞬间洞察万物：YOLO目标检测算法的黑科技全揭秘
专注于Python编程技术的分享与交流，致力于帮助开发者提升编程技能，解决实际问题，探索Python的无限可能。
05-30 5038
​ YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。相比于传统的目标检测方法，YOLO具有快速和实时性的优势，能够在图像或视频中准确地识别和定位多个目标物体。背景知识： 在传统的目标检测方法中，常常采用滑动窗口或区域建议（Region Proposal）的方式进行目标定位。这些方法需要在图像上滑动窗口或生成大量的候选框，并对每个窗口或候选框进行分类和位置回归，导致计算量巨大且效率较低。
YOLO发展史
m0_72129546的博客
11-18 1万+
YOLOV发展史
【目标检测】43、YOLOv1 | YOLO 系列开山之作
呆呆的猫的博客
09-16 1704
对于留下的框，再根据分类概率得到它们的类别，这里注意得到的框的大小都是相对于原图大小的，都是 0~1 之间的值，所以输出的时候还需要还原，才能得到真实的bbox的尺寸大小。YOLOv1 是 Joseph Redmon 提出来的，后面他又提出了改进版本 v2 和 v3，此外后续的其他 YOLO 方法都不是该作者的工作，而是其他人接力的。首先，将这 98 个 bbox 中置信度低的框去掉，然后再根据置信度对剩下的bbox排序，使用 NMS 算法，把重复度高的框的置信度设为 0。时间：2016.05。
YOLO
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郭云飞的专栏
12-08 2万+
一、背景介绍 YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection），论文地址。YOLO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。本博仅学习
YOLO之父宣布退出CV界，坦言无法忽视自己工作带来的负面影响
gp16674213804的博客
07-11 5721
「YOLO 之父」Joseph Redmon 宣布退出计算机视觉领域了!这个刚刚出现的消息着实让人工智能界感到惊讶。在社交网络上，这位 YOLO知名 AI 算法的发明者昨天突然声明：出于道德上的考虑，他决定停止一切有关计算机视觉的研究。在 AI 领域，这还是第一次。说到 YOLO，相信每个计算机视觉从业者都不陌生。它是一种非常常用的目标检测算法，任务是找出图像中我们感兴趣的目标，确定其大小和位置并识别出具体是哪个对象。从自动驾驶到人脸识别，很多日常生活中的常见任务都离不开这种算法。YOLO 模型最早是由 J
Joseph
raptor
06-18 1969
Joseph Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 3001 Accepted Submission(s): 1694   Problem Description Th
干货 | 深度学习时代的目标检测算法
人工智能
03-07 2万+
AI 科技评论按：本文作者 Ronald，首发于作者的知乎专栏「炼丹师备忘录」，AI 科技评论获其授权转发。目前目标检测领域的深度学习方法主要分为两类：two stage 的目标检测算法；one stage 的目标检测算法。前者是先由算法生成一系列作为样本的候选框，再通过卷积神经网络进行样本分类；后者则不用产生候选框，直接将目标边框定位的问题转化为回归问题处理。正是由于两种方法的差异，在性能上也有...
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