YOLO 算法（Putting it together: YOLO algorithm）假设你要训练一个算法去检测三种对象，行人、汽车和摩托车，你还需要显式指定完整的背景类别。这里有 3 个类别标签，如果你要用两个 anchorbox，那么输出y就是 3×3×2×8，其中 3×3 表示 3×3 个网格， 2 是 anchor box 的数量， 8 是向量维度。你可以将它看成是 3×3×2×8，或者
文章目录一、Tensorflow结构二、Session三、Variable四、placeholder五、激励函数六、添加层七、构建一个神经网络八、可视化九、加速神经网络训练十、优化器十一、可视化 Tensorboard十二、分类学习十三、过拟合十四、Dropout解决over-fitting 一、Tensorflow结构import tensorflow as tf
import numpy a
转载
2024-08-22 17:44:52
67阅读
YOLO（You Only Look Once）是一种快速且高效的目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。它通过将目标检测作为回归问题来处理，从而实现实时目标检测。这篇博文将详细记录如何解决YOLO深度学习中的问题，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景等方面。
## 背景描述
在计算机视觉中，实时目标检测是一个重要的研究方向。YOLO通过将整张图像划分为网格，并对每个网格进行物
“You Only Look Once”或“YOLO”是一个对象检测算法的名字，这是Redmon等人在2016年的一篇研究论文中命名的。YOLO实现了自动驾驶汽车等前沿技术中使用的实时对象检测。让我们看看是什么使该算法如此受欢迎，并概述其工作原理。 对象检测示例 背景实时的重要性人们看到图像以后，可以立即识别其中的对象、它们的位置和相对位置。这使得我们能够在几乎无意识的情况下完成复杂的任
转载
2023-11-09 22:38:03
170阅读
深度学习YOLO（You Only Look Once）是一种低延迟、高效能的物体检测方法，其优点在于能够实现快速的实时检测，准确性高，并且对于不同尺度的物体有良好的适应性。这种技术不仅能应用于视频监控、自动驾驶等领域，还能为很多计算机视觉任务提供支持。接下来，我们来探讨如何部署YOLO及其优点，以指导我们在实际应用中的每一步。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境能够顺利运行Y
深度学习简介深度学习（Deep Learning）(也称为深度结构学习【Deep Structured Learning】、层次学习【Hierarchical Learning】或者深度机器学习【Deep Machine Learning】)是一类算法集合，是机器学习的一个分支。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的
转载
2023-05-18 11:59:52
481阅读
这里推荐一个YOLO系列的算法实现库YOLOU，此处的“U”意为“United”的意思，主要是为了学习而搭建的YOLO学习库，也借此向前辈们致敬，希望不被骂太惨；整个算法完全是以YOLOv5的框架进行，主要包括的目标检测算法有：YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv5-Lite、YOLOv6、YOLOv7、YOLOX以及YOLOX-Lite。同时为了方便算法的部署落地，这里
转载
2024-11-01 19:24:30
38阅读
在这篇博文中，我将深入探讨“YOLO深度学习程序的区别”，并通过清晰的结构和丰富的图示展示如何使用YOLO进行目标检测。下面我将详细介绍我整理的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
在谈论YOLO时，我们通常涉及的是它作为一种深度学习技术的多个变种，例如YOLOv3、YOLOv4及YOLOv5等。这些变种在算法结构、准确性与速度等方面各有千秋，因此理解其区别对
由于最近需要对YOLOX的理论部分进行深入的理解，因此我需要查看YOLOX的相关论文，但YOLOX是最近新出的目标检测算法，但我发现我无法查看YOLOX相关的见刊论文，因此我只能好好深入理解它的原始论文。但我的理解可能比较浅薄，希望各位大佬在查看这篇文章的时候可以及时纠正我的错误。以下是旷视科技所提供的YOLOX的GitHub开源代码： Pytorch版：https://github.com/Me
最近遇到一些卡证识别的检测问题，打算先把理论知识梳理一下，随后还会梳理一版代码注释。region+proposal来检测的框架，这一系列速度和精度不断提高，但是还是无法达到实时。存在的主要问题为：速度不够快，主要原因是proposal比较多，特征进行分类的时候,相同区域的特征计算多遍，所以BGR大神有了最新作品，Y
转载
2023-10-20 22:33:56
126阅读
RNN：适用于处理短时间依赖的序列数据，但存在梯度消失问题。LSTM：通过复杂的门机制，能够处理长时间依赖，具体的序列任务。
原创
2024-08-25 14:13:17
187阅读
1. 背景从去年底以来，AIGC 炙手可热，多个业界大佬都认为 AIGC 会给整个产业带来一场革命，甚至所有的软件都会用 AI 重写。从历史上来看，人机交互方式的变革往往会将操作系统带入下一个世代，著名的例子如从命令行界面的 DOS 到键鼠图形界面的 Windows，以及带来触控界面的 iPhone，领创者都成为了世界顶级企业，带动了整个生态的发展。从技术上来看，AIGC 是基于大模型的，而大模型
原创
2023-08-14 16:15:36
192阅读
深度学习入门
原创
2023-07-20 18:16:44
76阅读
1.最近看到一本非常好的深度学习介绍电子书，在网上查了一下，发现是云栖社区很受欢迎的一系列博客，作者是张玉宏博
原创
2022-11-08 14:59:12
57阅读
参考YOLO（You Only Look Once）算法详解 YOLO算法的原理与实现 一、介绍YOLO算法把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。YOLO具有如下优点：（1）YOLO的运行速度非常快；（2）YOLO是基于图像的全局信息预测的，因此在误检测的错误率下降挺多；（3）泛化能力强，准确率高。二、YOLO算法过程示意图
转载
2023-07-29 23:45:52
569阅读
喜讯！喜讯！ 在经过了4个小时的努力之后，终于成功安装了备受好评的大型养成类游戏—— 《深度学习》 其他译名：《机器学习》、《卷积神经网络》、《人工智能》 本游戏在世界范围内拥有广泛玩家，号称程（死）序（肥）猿（宅）必备装机游戏！但是，分析游戏的多种名称，我们不难发现，本游戏在教育工作者、医务工作者、以及科幻小说爱好者中，同样具有极大的安装率！ 游戏相对硬核，你可以选择多种身份：父母、老
论文地址：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection创新点YOLO实现了实时处理图片，达到45FPS；Fast YOLO达到155FPS，但是检测准确率不高。优势：速度快。做预测时全局了解图像，对背景预测错误出现的概率比Fast R-CNN小。YOLO学习目标的一般特征，具有较高通用性，应用到新领域，不太可能发生故障。但是YOLO
转载
2024-01-30 05:16:06
439阅读
YOLO-v11. 介绍2. 优点3. 大统一模型4. 神经网络结构5. 缺点6. 对比7. 结论 1. 介绍YOLO算法是一种新的目标检测算法。以前的目标检测算法都是基于分类思想的算法。 相反，YOLO算法是一种基于回归思想的目标检测算法。 YOLO算法非常简单，就只有一个神经网络。 它可以同时定位物体的边界框和预测类别概率。2. 优点相对于以前的目标检测算法，YOLO算法有其优越性。第一：它
转载
2024-01-02 17:13:24
512阅读
文章目录前言一、需要购买的材料二、树莓派安装Ubuntu系统1.下载 Ubuntu18.04 for Raspberry Pi 42.烧录系统3.更改树莓派WIFI设置4.启动树莓派，安装桌面三、安装ROS四、安装ORB-SLAM3总结 前言最近项目需求，要在ARM架构的主板上实现可以实时运行的基于视觉的SLAM系统。由于是纯视觉算法，不需要IMU和激光雷达传感器，故在算法上选择视觉SLAM经典
YOLO是什么？它是One-stage目标检测的代表，整个框架非常简单。与RCNN算法不一样，是以不同方式处理对象检测。YOLO算法的最大优点就是速度极快，每秒可处理45帧，也能够理解一般的对象表示。从个人学习来看：优秀的计算机视觉工程师，目标检测的学习避免不了，而目标检测的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在发展，对于它的学习迫在眉睫。从职业发展来看：YOLO一直是应用很广的主流算法之一，也是
转载
2024-07-15 16:33:55
89阅读
