YOLO

最新推荐文章于 2023-12-27 17:56:03 发布
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YOLO 特别快，只能预测两个目标，大目标，但是检测不了小目标

两个box只能识别一个类

 

 

 

YOLO小目标检测效果不好

 

SSD 小目标检测效果好

浅层检测小目标，深层检测大目标 

 

zyp361161
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【计算机视觉】目标检测中Faster R-CNN、R-FCN、YOLO、SSD等算法的讲解（图文解释 超详细必看）
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12-08 3568
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SSD简述
qq_28778507的博客
12-10 1393
SSD也是one stage的检测。one stage的特点是：均匀的在图片的不同位置进行密集抽样，抽样采用不同的尺寸和长宽比，然后利用CNN提取特征之后，直接进行回归和分类。整个过程只有一步。它的优势是速度快，但是密集采样会导致正负样本（前景和背景）及其不均衡，使得模型准确度较低。下面来看看two stage和one stage在mAP和speed上的差异。 SSD采用CNN直接进行检测。不像...
实战深度学习目标检测：RCNN （5）
leva的博客
08-14 404
深度学习目标检测：SSD SSD: Single Shot MultiBox Detector 目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型（参考RefineDet）： （1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者 CNN网络（RPN)产生一系列稀疏的候选框，然后对这些候选框进行分类与回归，two-stage方法的优势是准确度高； （2）one-stage方法，如Yolo和SSD，其主要思路是均匀地在图片的不同位置
基于图像的目标检测算法YOLO 和 SSD 的区别是什么？
changjuanfang的专栏
05-17 5371
YOLO：YOLO将输入图像划分为SxS个网格，并为每个网格预测B个边界框，以及每个边界框的物体类别和置信度。在每个特征图单元上，SSD预测边界框的相对偏移量和尺寸，并结合先验框的坐标和尺寸计算真实的边界框。然而，由于其使用多尺度特征图和较多的默认框，SSD在计算上可能比YOLO更昂贵。- SSD：SSD可以更好地检测各种大小的物体，因为它利用多尺度特征图来预测边界框。- YOLO：YOLO对小物体的检测性能较差，因为使用单一尺度的特征图限制了其捕捉不同大小物体的能力。
经典目标检测神经网络 - RCNN、SSD、YOLO
Life And Code
10-28 5311
One-Stage：YOLO系列（v1-v8），SSD系列（R-SSD、DSSD、FSSD等），Retina-Net，DetectNet，SqueezeDet。Two-Stage：RCNN系列（Fast-RCNN、Faster-RCNN、Mask-RCNN），SPPNet，R-FCN。
目标检测基础、Yolo系列、SSD
m0_46902739的博客
04-07 6439
目标检测、YOLO系列的介绍和训练
yolo11.rar yolo11 pt 模型文件
10-06
此次提供的文件"yolo11.rar"中包含了五种不同大小的YOLOv1模型文件，分别是"yolo11l.pt"、"yolo11m.pt"、"yolo11n.pt"、"yolo11s.pt"和"yolo11x.pt"。这些文件名中的后缀.pt表示这些模型是使用PyTorch框架保存的。每...
yolo-6d-summary;物体检测 6D姿态估计 YOLO Vision
10-16
YOLO-6D是一种结合目标检测与六维（6D）物体姿态估计的深度学习模型。它的核心创新在于能够仅使用RGB图像，通过一个单阶段网络同时执行目标检测和6D姿态估计任务。YOLO-6D模型在Titan X GPU上能达到每秒50帧的处理...
yolo免环境训练工具 yolo8标注工具 yolo训练工具 yolo8 yolo4 yolo3 yolo无需搭建环境训练工具 免环境标注、训练的工具 支持版本 yolo3 yolo4 yolo8(电
01-02
Yolo免环境训练工具是一款针对Yolo系列版本（包括Yolo3、Yolo4以及Yolo8）所设计的深度学习模型训练与标注软件。该工具特别强调在无需额外搭建复杂环境的情况下进行模型的训练和标注工作，极大地简化了传统深度学习...
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04-17
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Citypersons-yolo格式，行人检测数据集Citypersons的yolo格式
12-10
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目标检测算法RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN,YOLO和SSD
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object detection，目标检测，就是在给定图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。所以，object detection 要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。目前最常听到的目标检测算法就是RCNN系列(RCNN-->Fast RCNN-->Faster RCNN),YOLO和SSD，正好参加的比赛中需要用到目标检测知识，所以就趁此机会整理一下。...
一文读懂目标检测：R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO、SSD
小白学视觉
03-04 3106
点击上方“小白学视觉”，选择加"星标"或“置顶”重磅干货，第一时间送达一、目标检测常见算法object detection，就是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。所以，object detection要解决的问题就是物体在哪里以及是什么的整个流程问题。然而，这个问题可不是那么容易解决的，物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度，姿态不定，而且可以出现在图片的任何地方，更何况物体...
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深度学习中的检测网络：SSD/Faster R-CNN/YOLO
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何为检测？ 深度学习中的检测任务（Detection）是指检测出图片中的物体位置，一般需要进行画框。比如下图中把人、羊，还有狗都框出来了，具体来说，网络需要输出框的坐标。 检测网络有哪些？ 常用的检测可以大致可以分为两类：two stage和one stage. Two stage是说在检测网络分两步，第一步是框出物体，第二步是确定这个物体的分类。One stage就是根据提...
R-CNN,SSD,YOLO（目标检测常用方法区别）
weixin_48878618的博客
07-28 596
对于图像识别传统用CNN解决时，主要识别这张图属于什么，用R-CNN之后，希望能得到图中每一个对象的类别和位置。R-CNN：先对图中对象按框起来，再按照每一个框进行特征提取，然后和标签做对比，得到最好的框。Fast R-CNN：先进行特征提取，然后选择一些框各自圈出一定特征，将这些框和标签对比，得到最好的框。：先进行特征提取，然后用一些比教粗糙的的框，基于CNN选择其中一些好的,将这些框和标签对比，得到最好的框。Mask R-CNN。
物体检测算法对比：SSD与YOLO与Faster RCNN谁更优？
AI天才研究院
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1.背景介绍 物体检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它涉及到识别图像中的物体及其位置、尺寸和形状等特征。物体检测算法广泛应用于自动驾驶、视频分析、人脸识别、医疗诊断等领域。近年来，随着深度学习技术的发展，物体检测算法也发生了巨大变化。目前，SSD(Single Shot MultiBox Detector)、YOLO(You Only Look Once)和Faster R-CNN等三种算...
深度学习与计算机视觉教程(13) | 目标检测 (SSD,YOLO系列)（CV通关指南·完结）
ShowMeAI研究中心
06-09 1万+
本文讲解一阶段（one stage）的目标检测方法，包括 YOLO 系列算法（V1~V5）、SSD、RetinaNet的算法思想、网络结构、训练细节和性能效果等【对应 CS231n Lecture 11】
yolo
最新发布
06-25
### YOLO 目标检测模型使用教程 YOLO（You Only Look Once）是一种广泛使用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单次前向传播的回归问题。以下是使用 YOLO 模型进行目标检测的基本步骤。 --- ##...
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