卷积神经网络CNN和SSD、YOLO、Lenet、Alexnet、VGG等的关系

最新推荐文章于 2024-11-25 16:25:27 发布
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分类专栏： pytorch学习笔记
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  1. CNN，卷积神经网络，是以卷积为核心的一大类网络。
  2. LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，属于CNN，用于图像分类。
  3. RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于CNN，用于目标检测。

2和3的区别在于，2属于用于图像分类的CNN，3属于用于目标检测的CNN

GoogleNET和YOLO：强大的算法背后，是强大的框架
CelestialYuxin的博客
03-05 582
YOLO（You Only Look Once）是 Joseph Redmon 在 2015 年提出的实时目标检测算法，特点是将目标检测任务转换为单次前向传播的回归问题，大大提高了检测速度。Darknet 是一个专门为 YOLO 设计的框架，轻量级、高效、C 语言编写，优化了 YOLO 的计算，使得 YOLO 在 CPU 和 GPU 上都能高效运行。由于 YOLO 的突破性性能，很多人开始使用和研究它，而 Darknet 作为 YOLO 的原生框架，成为了众多开发者尝试 YOLO 的首选。
CNN、RCNN、YOLO、Alexnet、VGG、SSD。。。之间的关系
wwy
03-05 9531
初入深度学习之前，就对CNN、VGG、YOLO这几个大佬有所耳闻，听说在图像这块表现都挺优秀，本事挺大。正好最近要开始做图像，就打算去一一拜访下这些大佬。 首先拜访的就是CNN。看了一遍之后感觉像是打王者一样，就是一技能（卷积+激励），二技能（池化），放大招（全连接），再加点其他装备，就把对手的血（图像特征）打掉的差不多了。但是大招养成的时间太慢，全程都是在循环复用一技能和二技能，最后用了下大招...
目标检测|YOLOv2原理与实现(附YOLOv3)
何进的博客
06-05 1万+
转发：https://zhuanlan.zhihu.com/p/35325884前言在前面的一篇文章中，我们详细介绍了YOLOv1的原理以及实现过程。这篇文章接着介绍YOLOv2的原理以及实现，YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，它斩获了CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention。在这篇文章中，作者首先在Y...
有关目标检测算法（YOLO系列和R—CNN系列）
dujuancao11的博客
09-30 1310
以下是自己的一些自学，可能有很多不足，会持续补充和修改的（图片来源自己的PPT，为方便以后查阅写下此篇）。 一、吴恩达深度学习涉及到的 （2020.8.7） 二、 YOLO （2020.8.14） 三、R—CNN系列 ...
卷积神经网络及YOLO算法 相关
whaosoft143ai的博客
10-22 2219
5]这种在包含物体的定位边框内生成物体所对应的像素空间的方法是一种“先检测再区分”的策略。为了平衡全局物体分类和局部物体定位之间的矛盾，科学家采用了通过数据扩展的“上采样”提高图像的分辨率和获取图像的局部特征，这种方式很好地弥补了卷积池化这种数据压缩的“下采样”带来的问题。同样，图像识别的实质是将图像的像素数据经过某种压缩编码提取其中物体的语义信息，卷积神经网络发挥着关键的作用，它通过使用低维度卷积核或滤波器对图像的局部像素空间进行卷积，然后进入神经元激活来提取图像的特征，所产生图像被称为特征图。
pytorch,cnn,rnn和yolo关系
weixin_44394479的博客
01-17 3916
同时，PyTorch的丰富的开发社区也为YOLOv5的改进和优化提供了技术支持和资源。而YOLO，全称“You Only Look Once”，是一种实时物体检测系统，其主要特点是将目标检测任务视为一个回归问题，直接从整个图像中一次性预测出所有目标的类别和位置信息。YOLO则是一种基于CNN的目标检测算法，它的主要特点是将目标检测任务视为一个回归问题，直接从整个图像中一次性预测出所有目标的类别和位置信息。因此，可以说CNN是YOLO的基础架构，YOLO是在CNN的基础上进行改进和优化的目标检测算法。
目标检测CNN经典网络（五）YOLO系列（V1、V2）
CloudCver
05-18 1565
YOLO（You Only Look Once）是与R-CNN系列不用的一种目标检测方法，其实在我看R-CNN系列文章时，我就思考能不能直接输入一张图像，就卷积最后得到x,y,w,h,c五个参数啊，直接让它暴力预测！嘿嘿，yolo就是这么干的！ YOLO-V1 我理解的YOLO-V1相当于采取比较暴力的检测方案，网络结构如下图所示，其只用了一个卷积网络实现，更加简单。 网络结构 首先输入一行图片，...
目标检测网络R-CNN系列与yolov1算法原理概述
勤劳鸟儿
02-19 1568
一、R-CNN算法简介 R-CNN算法流程 1、将一张图像生成1k-2k个候选区域（使用ss算法） 2、对于每个候选区域，使用深度网络来提取特征 3、将特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类。(有多少类别就有多少个SVM分类器) 4、使用回归器精细修正候选框位置 R-CNN算法缺陷 1、测试速度慢 2、训练速度慢，过程繁琐 3、训练所需的空间很大 FAST-R-CNN算法流程 与R-CNN相比，训练时间快九倍，测试推理时间快213倍，准确率提升至66% 1、将一张图像生成1k-2k个候选区域（使用
YOLO系列详解：YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7
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03-22 17万+
一、前言 YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。 YOLO官网：https://github.com/pjreddie/darknet 1.1 YOLO vs Faster R-CNN 1、统一网络：YOLO没有显示求取region proposal的过程。Faster R-CNN中尽管RPN与fast rcnn共享卷积层，但是在模型训练过程中，需要反复训练RPN网络和fa
CNN、LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD等的关系
maopig的专栏
03-23 1732
3、RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于CNN，但和2是另一条路线。这些模型都是基于CNN单元构建起来的，本来是用来训练图像分类任务的。比如目标检测，RCNN系列、YOLO等都是利用了训练好的图像分类模型，利用它们提取的特征，再做下一步的工作；区别：从肤浅的层面说，2和3的区别在于，2属于用于图像分类的CNN，3属于用于目标检测的CNN。AlexNet、VGG这些模型都是基于CNN单元构建起来的，本来是用来训练图像分类任务的。
吴恩达老师卷积神经网络yolo.h5
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吴恩达老师卷积神经网络yolo.h5。做作业的时候发现从coursera上下的yolo.h5 无法导入。
使用谷歌TensorFlow2框架复现经典的卷积神经网络：LeNet、AlexNet、VGG系列、
09-05
Two-stage算法：先进行区域生成（Region Proposal），生成有可能包含待检物体的预选框（Region Proposal），再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-...
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Morganfs的博客
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深度学习笔记——CNN卷积神经网络理论篇。主要包括CNN的概念、基本原理、类型综述。算是比较完善的一篇文章了。
机器学习-卷积神经网络（CNN）
qq_42538588的博客
08-15 6126
交叉熵损失用于评估预测概率分布与实际标签分布之间的差异。对于一个多分类问题，交叉熵损失 ( L ) 的定义为：( C ) 是类别数。( y_i ) 是实际标签的指示函数。如果样本属于第 ( i ) 类，则 ( y_i = 1 )，否则为 ( 0 )。( \hat{y}_i ) 是模型对第 ( i ) 类的预测概率。均方误差 ( L ) 定义为：( N ) 是样本数量。( y_j ) 是真实值。( \hat{y}_j ) 是预测值。
卷积神经网络（CNN）：深度学习中的视觉奇迹
2401_84670644的博客
09-22 2409
在深度学习的广阔领域中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）无疑是处理图像和视频数据的一大利器。自20世纪90年代提出以来，CNN已经从简单的图像识别任务中脱颖而出，广泛应用于计算机视觉的各个领域，包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割、人脸识别、视频分析等。本文将带你深入了解CNN的基本原理、核心组件以及它在现实世界中的应用。
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第三周 目标检测（Object detection） 目标定位（Object localization） 大家好，欢迎回来，这一周我们学习的主要内容是对象检测，它是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向，相比前两年，它的性能越来越好。在构建对象检测之前，我们先了解一下对象定位，首先我们看看它的定义。 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法遍历图片，判断其中的对象是不是汽车，这就是图片分类。这节课我们要...
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接下来，我们将详细阐述YOLO系列模型，特别是最新的YOLOv8模型，并揭示其训练过程及所取得的成果。其中，YOLOv8作为最新成员，在保持实时性能的同时，进一步提高了检测的准确度。YOLO系列模型在保持高准确度的同时，大大简化了目标检测流程，使得其在自动驾驶、视频监控等领域具有广泛的应用前景。相比之下，卷积神经网络通过局部连接和权值共享的方式，显著减少了模型参数的数量，提高了计算效率。YOLO模型的训练过程是一个复杂而精细的过程。首先，需要准备标注好的数据集，包括图像的路径、目标的位置和类别等信息。
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