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YOLO算法
YOLO介绍 YOLO，全称为You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，是一种实时目标检测算法。 这种方法避免了传统目标检测算法中复杂的多阶段处理流程，如区域提议、特征提取等。 YOLO的网络结构受到了GoogLeNet的启发，包含24个卷积层和2个全连接层。 Yolo算法思想 ： Yolo模型采用预定义预测区域的方法来完成目标检测，具体而言是将原始图像划分为 7x7=49 个网格（grid），每个网格允许预测出2个边框（bounding box，包含某个对象的矩形框 ），总共 49x2=98 个bounding box。 yoloV4算法 YOLOv4是YOLO系列算法的第四代版本，它在YOLOv3的基础上进行了一系列改进和优化，以实现更高的检测精度和更快的处理速度，为了提高模型的泛化能力和防止过拟合，YOLOv4还引入了
2.2K10编辑于 2024-03-15 - 来自专栏智能算法
目标检测算法YOLO-V2详解
YOLO-V1准确率不高，容易漏检，对长宽比不常见物体效果差等问题，结合SSD的特点，提出了YOLO-V2算法。 改算法从速度和精度上做了一些改进措施，我们一起看下都有哪些优化？微信公众号[智能算法]回复关键字“1002”,即可下载YOLOV2论文。 细粒度特征 我们前面学过SSD通过不同Scale的Feature Map来预测Box，实现多尺度，如下： 目标检测算法SSD结构详解 而YOLO-V2则采用了另一种思路：通过添加一个passthrough YOLO-V2算法使用经过扩展后的特征图，利用了之前层的特征，使得模型的性能获得了1%的提升。 下一期，我们将一起学习YOLO-V3的算法框架。
2K21发布于 2020-07-29 - 来自专栏和蔼的张星的图像处理专栏
13.YOLO系列算法详解1:YOLOV2
这部分基本是在YOLOV1的基础上的一些改进，并且还提出了YOLO9000(9000类检测，恐怖)。 文章主要是三个部分，名字也起的很简洁： Better，Faster,Stronger。 1. 作为YOLO来说，有两个缺点： 定位不够准确。 和基于region proposal类的方法相比召回率更低。 ? 1.1 Batch Normalization. YOLOV2主要做了下面的改变： 删除了全连接层和最后一个pooling层，使得最后的卷积层可以有更高的分辨率。 YOLOv1中将输入图像分成77的网格，每个网格预测2个bounding box，一共只有772=98个box。 1.4:Dimension Clusters 作者说他们在试图吧anchor box用在YOLO的时候遇到了两个issues。
1.5K40发布于 2019-03-11 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
YOLO v2
还提出了一种联合训练算法，能够在检测和分类数据上训练目标检测器。这种方法利用标记检测图像来学习精确定位目标，同时利用分类图像来增加词汇量和鲁棒性。 通过这种方法，对YOLO9000进行了训练，这是一个实时的对象检测器，可以检测9000多个不同的对象类别。首先，在YOLO检测系统的基础上进行了改进，以生产最先进的实时检测器YOLOv2。 然后利用数据集组合方法和联合训练算法对ImageNet中的9000多个类和COCO中的检测数据进行模型训练。 因此在YOLO9000中主要关注在保持分类精度的同时提升召回率和定位精度。然而，对于YOLOv2，想要的是一个更准确、仍然快速的探测器。没有扩大网络，而是简化了网络，然后使表示更容易学习。 通过在YOLO中添加所有卷积层的批处理标准化，我们得到了超过2%的mAP改进。批处理规范化也有助于模型的规范化。通过批处理归一化，可以在不过度拟合的情况下从模型中去除误差。
1.7K50编辑于 2022-09-04 - 来自专栏专知
【下载】PyTorch 实现的YOLO v2目标检测算法
YOLO是基于深度学习方法的端到端实时目标检测系统(YOLO:实时快速目标检测)。YOLO的升级版有两种:YOLOv2和YOLO9000。 YOLOv2是针对YOLO算法不足的改进版本，作者使用了一系列的方法对原来的YOLO多目标检测框架进行了改进，在保持原有速度的优势之下，精度上得以提升。 YOLO v2是目前最受欢迎的单一网络目标检测算法之一，由于整个检测流水线是单一网络，因此可以直接对检测性能进行端到端的优化。 本项目是对该算法的代码实现，为了提高效率，项目采用PyTorch开发框架。同时为了更方便的部署在实际应用中，可以利用ONNX将模型转换为Caffe 2支持的格式 。 ? 链接：https://github.com/ruiminshen/yolo2-pytorch
2.2K60发布于 2018-04-11 - 来自专栏机器学习、深度学习
重温目标检测--YOLO v2 -- YOLO9000
2 Better YOLO v1 主要问题有两个：1）localization error 较高；2）relatively low recall 主要的改进细节如下表所示： ? 对于 YOLO v2 我们首先在 448×448尺寸的 ImageNet 数据库训练 10个 epochs，然后在检测数据库上微调。 在 YOLO v2中，我们去掉了 YOLO v1 中的全连接层，使用 anchor boxes 来预测矩形框。首先我们去除了一个池化层，这样增加了特征图尺寸大小。 YOLO v1（ 69.5 mAP with a recall of 81%） 我们对每个图像只预测了98 个矩形框，在 YOLO v2（69.2 mAP with a recall of 88%） Dimension Clusters 在 YOLO v2 使用 anchor boxes 我们面临两个问题。
73520发布于 2019-05-27 - 来自专栏和蔼的张星的图像处理专栏
12.YOLO系列算法详解
这篇主要是介绍一下YOLO系列算法。 1. YOLOV1。 这是YOLO系列的第一篇，文章发表在CVPR2016上，论文链接:YOLOV1. 算法的优点有很多： 速度快，Titan X: 45fps。加速版则能达到150fps。 基于全局信息检测而不是生成region proposal的方法，可以将背景误检率降低一半（把背景识别成物体）。 论文中，S=7,B=2,C=20(VOC 的20个类别)，所以最后一共有77(2*5+20) 维度的tensor，看这个图就很明白了。 ? confidence的计算公式： ? 下面这个图很好的说明了YOLO中NMS是如何做的： ? ? 1.2. 网络设计。 ? 在第一个 epoch 中 学习率是逐渐从10−3增大到10−2，然后保持学习率为10−2，一直训练到 75个epochs，然后学习率为10−3训练 30 个 epochs，最后 学习率为10−4训练 30
2.8K20发布于 2018-12-26 - 来自专栏杨丝儿的小站
Yolo目标检测算法综述
结论放前面： 现阶段最强的是 YOLOX，代码已开源 YOLO最开始很简单，v2v3提供了一定的优化，v4猛堆料，v5优化了内存。 问题 相较于其他方法，YOLO识别物体位置精准性差。 召回率较低，会识别不出来物体。 YOLO 模型设计 YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层。 除此之外还有一个更轻快的检测网络fast YOLO，它只有9个卷积层和2个全连接层。 YOLO 原理 若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子，那么这个格子就负责检测出这个物体。 改进：YOLO9000 YOLO9000 使用 YOLOv2 模型，采用联合训练算法训练，拥有9000类的分类信息。 YOLO2尝试统计出更符合样本中对象尺寸的先验框，这样就可以减少网络微调先验框到实际位置的难度。YOLO2的做法是对训练集中标注的边框进行K-mean聚类分析，以寻找尽可能匹配样本的边框尺寸。
1.3K10编辑于 2022-03-17 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
目标检测算法之YOLO
下面我尽可能讲清楚YOLO系列算法的Insight，水平有限，请各位多多拍砖！ 激活函数用的是Leaky ReLU : f(x)=max(x,0.1x)，在x小于0的时候，用了0.1x，避免使用ReLU的时候有些单元永远得不到激活（Dead ReLU Problem），在不增加计算法复杂度的前提下提升了模型的拟合能力 但根据YOLOv2的实验证明，还有更好的方法解决这个问题。 YOLOv1的优点 1、YOLO v1检测物体非常快。 2、YOLO可以很好的避免背景错误，其它物体检测算法使用了滑窗或region proposal，分类器只能得到图像的局部信息。 当YOLO在自然图像上做训练，在艺术作品上做测试时，YOLO表现的性能比DPM、R-CNN等之前的物体检测系统要好很多。因为YOLO可以学习到高度泛化的特征，从而迁移到其他领域。
89820发布于 2018-08-07 - 来自专栏机器学习算法工程师
YOLO算法的原理与实现
这里我们谈的是Yolo-v1版本算法，其性能是差于后来的SSD算法的，但是Yolo后来也继续进行改进，产生了Yolo9000算法。 本文主要讲述Yolo-v1算法的原理，特别是算法的训练与预测中详细细节，最后将给出如何使用TensorFlow实现Yolo算法。 ? 图2 目标检测算法进展与对比 滑动窗口与CNN 2 在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。 下面将详细介绍Yolo算法的设计理念。 这就是Yolo算法的朴素思想。下面将详细介绍Yolo算法的设计理念。 网络预测 6 在说明Yolo算法的预测过程之前，这里先介绍一下非极大值抑制算法（non maximum suppression, NMS），这个算法不单单是针对Yolo算法的，而是所有的检测算法中都会用到
8K3531发布于 2018-03-06 YOLO算法改进 | YOLO11改进揭秘，前沿论文精华预览
原因在于，一方面，YOLO系列的其他版本改进空间已趋于饱和，而YOLO11问世不久，尚有广阔的创新空间。 为让大家能够紧跟领域前沿，小编将分享多篇关于YOLO11改进的论文供大家参考学习。模型算法下载 在Coovally AI Hub公众号后台回复「模型算法」，即可获取！ 我们研究了模型的架构创新，包括引入 C3k2（核大小为 2 的交叉阶段部分）块、SPPF（空间金字塔池化--快速）和 C2PSA（具有并行空间注意力的卷积块）等组件，这些组件有助于从多个方面提高模型的性能 YOLO（只看一次）算法进行了全面的基准分析。 这些结果为工业界和学术界提供了重要启示，有助于为各种应用选择最合适的 YOLO 算法，并为未来的改进提供指导。
3.3K10编辑于 2025-02-05- 来自专栏智能算法
目标检测算法YOLO-V1算法详解
❝前面我们一起学了SSD算法的相关知识，如下： SSD目标检测算法必须知道的几个关键点 目标检测算法SSD结构详解 ❞ 今天我们学习另一系列目标检测算法YOLO(You Only Look Once)， 公众号【智能算法】回复“论文YOLOV1”即可下载该论文。 Yolo系列算法属于One-Stage算法,是一种基于深度神经网络的对象识别和定位算法，其最大的特点是运行速度很快，可以用于实时系统。 网络的主要步骤如下： 输入图片是448x448x3，经过一个7x7x64，stride为2的卷积层和一个2x2，stride为2的最大化池化层后得到112x112x192尺寸的特征图。 至此，我们学习了目标检测算法YOLO-V1算法的结构框架和工作流程，明白了YOLO-V1模型的基本知识，下期我们深入一步学下该模型的损失函数以及优缺点。
1.9K11发布于 2020-07-20 - 来自专栏Python编程和深度学习
目标检测系列之四（YOLO V1、YOLO V2、YOLO V3）
目标检测系列之四（YOLO V1、YOLO V2、YOLO V3） 前面文章我们介绍过两阶段Two-Stage算法（目标检测系列之二（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、Mask R-CNN）），先产生候选框再用SVM或者CNN进行分类，一阶段One-Stage算法（目标检测系列之三（SSD）），直接对输入图像学习候选框和类别和定位，下面继续介绍一代更比一代强的一阶段算法。 内容目录 1 YOLO V11.1 Bounding Box1.2 损失函数1.3 YOLO的缺点2 YOLO V22.1 YOLO V2的改进2.2 更快更强的改进3 YOLO V33.1 Backbone 算法步骤： 1） 给定输入图像，划分成7x7的网格 2） 每个网格生成2个Bounding box（包含5个预测值）和N个类别概率值 3） 对上一步产生的7x7x2=98个目标窗口，由IOU阈值和NMS 顾名思义，可以检测超过9000个目标，可以运行在不同大小的图像上（YOLO1要求输入图像大小固定），同时权衡了速度和精度，并且采用了联合训练算法，同时在检测数据集和分类数据集上训练目标检测器，用检测数据集学习物体的准确位置
2.1K10发布于 2020-05-25 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
目标检测算法之 Yolo 系列
V2 主要贡献 关键改进 重新定义 Anchor box 坐标变换方式 多尺度融合 Darknet-19 Yolo V3 引入 目标检测算法是计算机视觉三大基础任务之一 Yolo V2 主要贡献 Yolo V2 的主要贡献在于： 1. 利用 wordTree 设计，充分利用分类数据集，弥补目标识别类别数目的不足 2. 重新定义 Anchor box 在 Yolo V2 中，输入尺寸变为416×416，网络整体缩放倍数为 13，最后得到尺寸为13×13的特征图，并在改尺寸上进行推理预测。 此外，不再通过手工选择 anchor box，而是针对特定数据集，通过 k-means 算法进行选择，详见论文。 Yolo V3 Yolo V3 只是对 Yolo v2 进行了一次较小的优化，主要体现在网络结构上，提出了 darknet-53 结构，作为特征提取网络。
1.5K10发布于 2019-07-30 - 来自专栏视频监控图像识别分析
基于YOLO分析人员工服识别算法
基于YOLO分析人员工服识别算法依据大规模不同外观数据识别训练，新设计的基础模型（特征提取器），称作darknet-19，包括19个卷积层5个maxpooling层，darknet的设计与VGG16的设计原理一致 ，主要采用3*3卷积，采用2*2max pooling层之后，特征图维度降低2倍，而同时特征图的channels增加2倍，最后采用global avgpooling做预测。 图片该网络结构包括 24 个卷积层，最后接 2 个全连接层。 论文中还提到了更快版本的 Yolo，只有 9 个卷积层，其他则保持一致。 YOLO v1全部使用了均方差（mean squared error）作为损失（loss）函数。 为解决这个问题，YOLO 使用λnoobj=0.5修正（置信度误差）iouErr。（此处的‘包含’是指存在一个物体，它的中心坐标落入到格子内）。
73100编辑于 2022-11-22 - 来自专栏计算机视觉与深度学习基础
目标检测算法：RCNN、YOLO vs DPM
2. 人工特征 一般方法的步骤：滑窗提取特征->分类器分类 ? 图2.2.1 DPM模型可视化 文献[2,3]提出的DPM模型应该是在目标检测这块最好的人工特征方法。 图2.3.3 YOLO目标检测流程 YOLO：将图像分成多个网格，分别回归boundingbox和信任值，最后以NMS过滤掉低分box。 YOLO缺点在于对靠得很近的物体检测效果不好，泛化能力弱，由于损失函数的问题，定位误差是影响检测效果的主要原因。 即使YOLO目前还不完善，即使它比不上已经非常完善的faster-RCNN，但它的速度和精度都要好于人工特征的方法，一旦解决了这些问题，性能将具有非常大的上升空间。 IJCV, 2013,104(2): 154-171. [10] Redmon J, Divvala S, GirshickR, et al.
2.2K60发布于 2018-01-12 - 来自专栏编程杂记
【YOLO系列学习笔记】--YOLOv2
YOLOv2 1.差别概述 1.v2舍去了Droput，卷积后全部加入Batch Normalization Batch Normalization，每一层卷积做完后都做归一化，使得做完之后按照所想的目标进行发展 2.网络的每一层的输入都做了归一化，收敛相对更容易 3.经过Batch Normalization处理后的网络会提升2%的map 4.从现在角度来讲，Batch Normalization已经成网络必备处理 5.V2有更大的分配率，使得map提升了大约4% 2.网络结构 所有层都是卷积，没有全连接层，避免了过拟合，比较快 11卷积节省了很多参数 有5次降采样（h/32，w/32） 网格大小（1313 ） 3.YOLOv2聚类提取先验框 利用K-means进行聚类，k=5， K-means聚类中的距离：d(box, centroid) = 1 − IOU(box, centroid) recall
23110编辑于 2024-01-17 - 来自专栏机器学习AI算法工程
efficientnet-yolo3-tf2的实现
这是一个efficientnet-yolo3-tf2的源码，将yolov3的主干特征提取网络修改成了efficientnet 性能情况 所需环境 tensorflow-gpu==2.2.0 文件下载 1ItGrFVQQjvY7y73a6UDVqA 提取码: s395 VOC数据集下载地址如下，里面已经包括了训练集、测试集、验证集（与测试集一样），无需再次划分： 链接: https://pan.baidu.com/s/19Mw2u_df_nBzsC2lg20fQA 数据集 数据集的准备 本文使用VOC格式进行训练，训练前需要下载好VOC07+12的数据集，解压后放在根目录 数据集的处理 修改voc_annotation.py里面的annotation_mode=2， 训练结果预测 训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。我们首先需要去yolo.py里面修改model_path以及classes_path，这两个参数必须要修改。 训练结果预测 训练结果预测需要用到两个文件，分别是yolo.py和predict.py。在yolo.py里面修改model_path以及classes_path。
73920编辑于 2021-12-05 - 来自专栏技术总结
算法（2）
有两个算法 A 和 B ，假设两个算法的输入规模都是 n，算法 A 要做 2n+3 次操作，算法 B 要做 3n+1 次操作。觉得谁快？看下图： ? 而当 n = 2 时，两者效率相同；当 n > 2时，算法 A 就开始优于算法 B 了，随着 n 的增加， 算法 A 比算法 B 越来越好了，得出结论，算法 A 好过 算法 B 判断一个算法的效率时，函数中的常数和其他次要项常常可以忽略 2、在修改后的运行次数函数中，只保留最高阶项。 3、如果最高阶项存在且不是1，则去除与这个项相乘的常数，得到的结果就是大O阶 3、常数阶 高斯算法，时间复杂度不是O(3)，而是O(1)。 //第二种算法 int sum = 0, n = 100; /*执行1次*/ sum = (1 + n) * n/2; /*执行1次*/ printf( 也就是说，有多少个2相乘后大于n,则会退出循环。由2× = n ，得到 x = ㏒2n (2缩小)。所以这个循环的时间复杂度为O(㏒n)。
1.1K90发布于 2018-05-22 - 来自专栏AI研习社
前Twitter资深工程师详解YOLO 2与YOLO 9000目标检测系统
关于YOLO2 ? YOLO2结构 YOLO 2采用神经网络结构，有32层。结构比较常规，包含一些卷积和最大池化，其中有一些1*1卷积，采用GoogLeNet一些微观的结构。 25个是YOLO 2对VOC的结构。 YOLO 2的精度相对YOLO提高了很多，速度也有相应提升。对于YOLO 2，不同的图像大小也会产生不同的mAP。 ? YOLO与YOLO2的比较 从图中可以看到采用不同的步骤之后，YOLO 2相较YOLO的提升。可以看到mAP明显提高。 ? SSD SSD是当前最精确的一种目标检测算法，是基于单个神经网络。如图，前面几层是VGG网络，它主要是加入卷积特征层，得到不同尺度的特征层，从而实现多尺度目标检测。
1.5K60发布于 2018-03-19
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