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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。 YOLO算法基于深度学习的回归方法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，使用单个卷积神经网络（CNN）直接从输入图像预测边界框（bounding box）和类别概率。 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 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ypw
题目 1675: 算法2-3~2-6：Big Bang
题意：题目的意思就是insert 是在一个地方插入一个字符串，然后delete是删除一个字符串，show是展示当前存在的所有字符串，然后search 是查找字符串然后输出字符串存在的序号。
37940发布于 2021-03-04 - 来自专栏Deep learning进阶路
2-6 链表逆序
2-6 链表逆序 我只介绍两种常用方法吧，非递归方法 和 递归 方法 我觉得够用就行 1、非递归方法： 将第二个元素后面的元素依次插入到头结点后面， 最后再把原始第一个元素放到原始第二个元素后面，整个链表就能够反转了
91510发布于 2019-07-02 - 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）。 然后再按照得分从高到低排序然后使用NMS算法去掉重复率交大的bounding box（NMS: 针对某一个类别，选择得分最大的bounding box,然后计算它与其他bounding box的IOU值 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。 ?
2.8K20发布于 2018-12-26 - 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 YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。Fast YOLO检测速度可以达到155 FPS。 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 - 来自专栏杨丝儿的小站
Yolo目标检测算法综述
YOLO 特点 yolo 其他 YOLO训练和检测均是在一个 单独网络中 进行。 RCNN采用分离模块。 YOLO将物体检测作为回归问题进行求解，速度比其他模型快。 背景误检率低。YOLO在训练和推理过程中能‘看到’整张图像的整体信息。 通用性强。YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。 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。 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。 联合训练算法的基本思路就是：同时在检测数据集和分类数据集上训练物体检测器（Object Detectors ），用检测数据集的数据学习物体的准确位置，用分类数据集的数据来增加分类的类别量、提升健壮性。
1.3K10编辑于 2022-03-17 - 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！ YOLO（只看一次）算法进行了全面的基准分析。 这是首次对 YOLO 家族的最新成员 YOLO11 的性能进行全面评估。 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。 整个算法的大致流程就是这样，接下来我们看下为什么最终会得到7x7x30的结果？ 为什么是7x7x30的输出？ 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 可以通过 SVM 或 CNN 等算法进行分类。 R-CNN 的不足与改进 SPP 和 ROI 要实现较为实用的 R-CNN 网络，往往需要对输入样张提取上千个候选区，并对每个候选区进行一次分类运算。 而 YOLO 直接将其合并为一步，即：回归。但是，YOLO 保留了候选区的思想，只是将其演变为了 anchor box。 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Hank’s Blog
2-6 R语言基础 缺失值
> is.na(x) [1] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE
36820发布于 2020-09-16 - 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
RCNN系列的缺点在于将检测问题转化成了对图片局部区域的分类问题后，不能充分利用图片局部目标在整个图片中的上下文信息，于是文献[10]又提出了一种将目标检测作为回归问题的方法YOLO，整个过程如图2.3.3 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。
2.2K60发布于 2018-01-12 - 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 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。 考虑到每种loss的贡献率，YOLO v1给坐标误差（coordErr）设置权重λcoord=5。在计算IoU误差时，包含物体的格子与不包含物体的格子，二者的IOU误差对网络loss的贡献值是不同的。 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 - 来自专栏数据派THU
目标检测YOLO系列算法的进化史
像人工智能中的所有算法一样，它从输入层开始（输入一个图像），目标检测的两个主要部分是Backbone和Head。 单阶段目标检测器，本文的YOLO（You Only Look Once），通过创建输入图像的特征图、学习类别概率和整个图像的边界框坐标，将目标识别视为一个简单的回归问题。算法只运行一次。 该算法将目标检测定义为单个回归问题。将每个给定的图像划分为一个 S * S 网格系统，该网格系统是图像的子集或一部分，每个网格通过预测网格内对象的边界框数量来识别对象。 通过这种方式YOLO可以与传统算法相媲美，并且速度更快。这些步骤的示例如下图所示。 YOLO V1的优势：可以高速实时检测物，能够理解广义对象表示，模型也不太复杂。 YOLO V2 在分类和检测数据集上联合训练。该方法对图像进行标记以进行检测，识别边界框和对常见对象进行分类。还是用仅具有类标签的图像用于扩展算法可以检测的类别。
1.6K20编辑于 2022-10-11 - 来自专栏全栈程序员必看
目标检测算法YOLO3论文解读
YOLO3用logistic regression为每个bounding box预测一个分数。算法只为每个真值匹配一个最优的先验框。 如图所示： 5、预测更多目标 YOLO3仍然使用k-均值聚类来确定模板框，为每个网格预测9个bounding boxes（YOLO2只有5个、YOLO1只有2个），这样可以提高recall。 YOLO v2损失函数的后三项是平方误差，而YOLO v3则更改为交叉熵误差项，也就是说YOLO v3的物品置信度和分离预测使用的是逻辑回归算法。 二、代码理解 1、构造残差块 2、darknet53网络结构，用于提取特征（使用了残差块） 3、yolo块（图中Convs） yolo3在Darknet53提取的特征层基础上，又加了针对3种不同比例的 6、之前输入图像时，按照长宽比缩放，对图像进行了填充，此处对box的坐标进行修正 7、损失函数（共4部分：框位置xy,wh,置信度confidence,类别class） 8、k-mean聚类算法
77920编辑于 2022-09-08 - 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 YOLO算法+关键点检测，助力牙周病精准诊断
Coovally平台整合了国内外开源社区1000+模型算法和各类公开识别数据集，无论是YOLO系列模型还是Transformer系列视觉模型算法，平台全部包含，均可一键调用或下载！ 用于牙槽骨缺损和牙齿分割的YOLOv8受YOLO-pose在COCO数据集上进行人体姿态估计的结果的启发，我们利用YOLOv8-pose进行骨缺失关键点检测，因为问题陈述与人体姿态估计类似。 基于现成的YOLOv8-pose nano算法，我们训练了可用于牙周病诊断的关键点及边界框检测模型。
58100编辑于 2025-05-15- 来自专栏DeepHub IMBA
目标检测YOLO系列算法的进化史
像人工智能中的所有算法一样，它从输入层开始（输入一个图像），目标检测的两个主要部分是Backbone和Head。 单阶段目标检测器，本文的YOLO（You Only Look Once），通过创建输入图像的特征图、学习类别概率和整个图像的边界框坐标，将目标识别视为一个简单的回归问题。算法只运行一次。 该算法将目标检测定义为单个回归问题。将每个给定的图像划分为一个 S * S 网格系统，该网格系统是图像的子集或一部分，每个网格通过预测网格内对象的边界框数量来识别对象。 通过这种方式YOLO可以与传统算法相媲美，并且速度更快。这些步骤的示例如下图所示。 YOLO V1的优势：可以高速实时检测物，能够理解广义对象表示，模型也不太复杂。 YOLO V2 在分类和检测数据集上联合训练。该方法对图像进行标记以进行检测，识别边界框和对常见对象进行分类。还是用仅具有类标签的图像用于扩展算法可以检测的类别。
90410编辑于 2022-11-11 - 来自专栏集智书童
中科大提出PE-YOLO | 让YOLO家族算法直击黑夜目标检测
为了解决这个问题，作者提出了金字塔增强网络（PENet）并联合YOLOv3构建了一个暗物体检测框架PE-YOLO。PE-YOLO框架的概览如图2所示。 4、实验 4.1、实验结果 为了验证PE-YOLO的有效性，作者在ExDark数据集上进行了许多实验。首先，作者将PE-YOLO与其他暗光增强模型进行比较。 PE-YOLO主要捕捉暗光图像中目标的潜在信息，同时抑制高频组件中的噪声，因此PE-YOLO具有更好的检测性能。 作者将PE-YOLO与其他暗光检测器进行了性能比较，如表2所示。 此外，作者还可视化了暗光检测器和PE-YOLO的检测结果，如图7所示，清楚地展示了PE-YOLO在目标检测方面更准确。 与使用LOL数据集进行预训练的DENet和IAT-YOLO相比，PE-YOLO在mAP上高出0.7%和0.2%，而且作者的PE-YOLO在FPS上几乎是最高的。
3.2K51编辑于 2023-09-04 - 来自专栏arXiv每日学术速递
中科大提出PE-YOLO | 让YOLO家族算法直击黑夜目标检测
为了解决这个问题，作者提出了金字塔增强网络（PENet）并联合YOLOv3构建了一个暗物体检测框架PE-YOLO。PE-YOLO框架的概览如图2所示。 4、实验 4.1、实验结果 为了验证PE-YOLO的有效性，作者在ExDark数据集上进行了许多实验。首先，作者将PE-YOLO与其他暗光增强模型进行比较。 PE-YOLO主要捕捉暗光图像中目标的潜在信息，同时抑制高频组件中的噪声，因此PE-YOLO具有更好的检测性能。 作者将PE-YOLO与其他暗光检测器进行了性能比较，如表2所示。 此外，作者还可视化了暗光检测器和PE-YOLO的检测结果，如图7所示，清楚地展示了PE-YOLO在目标检测方面更准确。 与使用LOL数据集进行预训练的DENet和IAT-YOLO相比，PE-YOLO在mAP上高出0.7%和0.2%，而且作者的PE-YOLO在FPS上几乎是最高的。
91930编辑于 2023-08-26
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