YOLO

YOLO与SSD目标检测对比
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）
showswoller的博客
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SSD简述
qq_28778507的博客
12-10 1401
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
08-14 408
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 5416
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 5346
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 6556
目标检测、YOLO系列的介绍和训练
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...
Citypersons-yolo格式，行人检测数据集Citypersons的yolo格式
12-10
Yolo（You Only Look Once）是一种流行的实时对象检测系统，以其速度快、准确性高而闻名，被广泛应用于各种检测任务中。 Citypersons数据集是为行人检测任务而构建的一个大型数据集，它包含了来自不同城市街道场景...
yolo11预训练模型
11-09
在描述中提到的文件名“yolo11l.pt、yolo11m.pt、yolo11n.pt、yolo11x.pt、yolo11s.pt”，这些是不同版本的YOLO11模型的权重文件，通常以.pt后缀表示PyTorch模型文件。这些文件分别代表了不同大小或性能级别的模型，...
Yolo系列：免环境训练工具，支持多版本自动标注、模型转换与训练,Yolo系列：免环境训练工具，支持多版本自动标注、模型转换与训练,yolo免环境训练工具 yolo8标注工具 yolo训练工具 yol
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yolo-world官方代码，预测 + 训练
12-25
YOLO（You Only Look Once）是一种在计算机视觉和机器学习领域广受欢迎的目标检测系统。YOLO模型以其高效性、速度和准确性在实时目标检测任务中表现突出，被广泛应用于自动驾驶、监控系统、视频分析等领域。YOLO的...
目标检测算法RCNN,Fast RCNN,Faster RCNN,YOLO和SSD
陶将的博客
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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
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【深度学习进阶】02目标检测理论：一阶段方法YOLO v1-v3、SSD、RetinaNet、FCOS网络对比分析
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目标检测任务中SSD、RetinaNet、YOLO v1算法的简要介绍
详述目标检测最常用的三个模型：Faster R-CNN、SSD和YOLO
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深度学习中的检测网络：SSD/Faster R-CNN/YOLO
AI人工智能与大数据
11-26 1361
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
07-28 600
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。 --- #### 1. 环境准备 在开始之前，确保你的环境中安装了必要的库和工具。YOLO 的实现通常依赖于深度学习框架，如 PyTorch 或 Darknet。 - **Python 版本**：建议使用 Python 3.x。 - **深度学习框架**：PyTorch 是常用的框架之一，支持 YOLOv5 和 YOLOv8 的实现[^2]。 - **安装依赖包**： ```bash pip install torch torchvision ``` --- #### 2. 下载 YOLO 模型代码 根据需求选择合适的 YOLO 版本（如 YOLOv5、YOLOv8）。以 YOLOv8 为例，可以从 Ultralytics 官方仓库下载代码： ```bash git clone https://github.com/ultralytics/ultralytics cd ultralytics pip install -r requirements.txt ``` --- #### 3. 数据集准备 目标检测任务需要标注的数据集。通常，数据集包含图像文件和对应的标签文件（每个标签文件对应一张图像，描述目标的位置和类别）。 - **数据格式**：YOLO 使用 `.txt` 文件存储标签信息，每行表示一个目标，格式为 `class_id x_center y_center width height`。 - **数据配置文件**：创建一个 `data.yaml` 文件，定义训练集、验证集路径以及类别信息。 示例 `data.yaml` 文件内容： ```yaml train: D:/yolo/dataset/images/train val: D:/yolo/dataset/images/val nc: 80 # 类别数量 names: ['person', 'bicycle', 'car', ...] # 类别名称 ``` --- #### 4. 模型训练 使用预训练的权重作为起点，可以加速训练过程并提高模型性能。 - **运行训练命令**： ```bash yolo detect train data=D:/yolo/model/data.yaml model=D:/yolo/model/yolov8n.pt epochs=18 imgsz=640 batch=8 device=cpu project=D:/yolo/my_train name=exp1 rect=True ``` - `data`：指定数据配置文件路径。 - `model`：加载预训练模型权重。 - `epochs`：训练轮数。 - `imgsz`：输入图像尺寸。 - `batch`：批量大小。 - `device`：指定设备（`cpu` 或 `cuda`）。 - `project`：保存训练结果的目录。 - `name`：实验名称。 - `rect`：是否启用矩形训练（减少推理时的填充）。 --- #### 5. 模型推理与测试 训练完成后，可以使用训练好的模型对新图像进行目标检测。 - **运行推理命令**： ```bash yolo detect predict model=D:/yolo/my_train/exp1/weights/best.pt source=D:/yolo/test_images save=True ``` - `model`：指定训练好的模型权重路径。 - `source`：输入图像或视频路径。 - `save`：是否保存检测结果。 --- #### 6. 结果可视化 YOLO 会生成带有边界框和类别标签的检测结果图像，保存在指定的输出目录中。可以通过查看这些图像来评估模型的性能。 --- #### 7. 进一步优化 - **调整超参数**：可以通过修改 `hyp.yaml` 文件来调整学习率、权重衰减等超参数。 - **数据增强**：增加数据增强技术（如随机裁剪、旋转）可以提升模型泛化能力。 - **模型评估**：使用 mAP（Mean Average Precision）指标评估模型在验证集上的表现。 ---
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