2023年，YOLO系列已经迭代到v8，v8与v5均出自U神，为了方便理解，我们将通过与v5对比来讲解v8。想了解v5的可以参考文章yolov5。接下来我将把剪枝与蒸馏的工作集成到v8中，大家可以期待一下。如果有什么不理解的地方可以留言。
对yolo系列感兴趣的朋友可以点yolov1,yolov2,yolov3,yolov4,yolov5,yolov
算法【1】以 YOLO 为基础，从准确度和速度上做改进，最终在保持原有速度的同时将精度提升到了76%左右；提出了联合训练（同时训练目标检测和分类）的方法，在COCO和ImageNet上得到一个能实现9000种目标实时检测的网络 YOLO9000对YOLO的改进YOLO2 对很多细节做了调整，从精度和速度上得到了提升更精确1.批归一化（Batch Normalization） 深层网络训练不收敛（
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2024-08-08 11:45:48
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目录 文章目录目录背景介绍图像的识别和定位语义分割转置卷积 背景介绍CNN是一种应用非常广泛的神经网络，在计算机视觉的各个领域都有广泛的应用，图像识别、目标检测、图像分割这些高级应用的实质都是运用了卷积神经网络CNN。以在图像识别为例，在ImageNet挑战赛上，2011年之前所使用的方法基本上都是传统的图像识别，2012年，Alexnet神经网络横空出世，大幅降低了图像识别的误差，从那一年开始，
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2024-08-08 22:15:26
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yolov3和yolov4 目录yolov3和yolov4前言一、yolov31.1.yolov3框架1.2 FPN（Feature Pyramid Networks）1.2 上采样upsample二.yolov42.1yolov4框架 2.2 PAN三、Prediction创新之路3.1 lou_loss3.2 GIou_loss 3.3 DI
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2024-10-04 11:37:34
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目录前言二、YOLOv1举例说明：三、YOLOv2四、YOLOv3五、YOLOv4框架原理5.4.5 余弦模拟退火5.5.2 DIoU-NMS 六 YOLOv5七、YOLOv6前言一、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。Y
Yolo V1paper: You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detectionslide：官方slide介绍，很详细Abstract如文章名字所述，其完成一次目标检测，只需要look once，也就是不像两阶段的网络那样，也不像SSD那样，需要提前生成anchor bbox/default bbox网络计算特别快，主要是因为需要搜索的目标
写这篇博客说明我已经成功了，即将说明我这几天遭遇的辛酸史。。。。自己对yolo来说也是一知半解的，首先就去了解了下原理，推荐下b站里吴恩达的yolo视频，虽然是全英文不过也是挺好懂的。第一篇还是说说原理 Yolo算法，其全称是You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，其实个人觉得这个题目取得非常好，基本上把Yolo算法
与R-CNN网络的区别：比较流行的算法可以分为两类：一类是基于Region Proposal的R-CNN系算法（R-CNN，Fast R-CNN, Faster R-CNN），它们是two-stage的，需要先使用启发式方法（selective search）或者CNN网络（RPN）产生Region Proposal，然后再在Region Proposal上做分类与回归。算法准确度高一些，但是速度
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、网络简介二、网络特点1.速度快2.视野广3.泛化能力强三、设计过程四、网络结构五、损失函数六、YOLOv1缺点1.定位不准确2.召回率不高七、YOLOv21.Batch Normalization2.High Resolution Classifier3.Convolutional With Anchor Boxes
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2024-09-27 06:40:11
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城管视频ai智能分析系统通过yolo系列架构模型人工智能深度学习技术，对现场画面中店外经营、乱堆物料、违规摆摊、乱扔垃圾、占道经营、非机动车乱停放等行为实时监测分析。YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接，从网络结构上看，与前面介绍的CNN分类网络没有本质的区别，最大的差异是输出层用线性函数做激活函数，因为需要预测bounding box的位置（数值型），而不仅仅是对象的概
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2024-07-09 15:40:47
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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，这里它把
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2024-04-22 14:57:15
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YOLO是用来干嘛的目标检测那YOLO和R-CNN等网络有什么区别1.YOLO训练和检测均是在一个单独网络中进行。YOLO没有显示地求取region proposal的过程。而rcnn/fast rcnn 采用分离的模块（独立于网络之外的selective search方法）求取候选框（可能会包含物体的矩形区域），训练过程因此也是分成多个模块进行。Faster rcnn使用RPN（region p
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2024-04-02 15:55:25
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就是想保存下来，没有其他用意原博文：3. 空间定位与检测
参考信息
《基于深度学习的目标检测研究进展》
3.1 计算机视觉任务 3.2 传统目标检测方法 传统目标检测流程： 1）区域选择（穷举策略：
第一次写博客，参考一些资料总结了一些有关YOLOv3目标检测网络理解方面的内容。如有不当之处欢迎大家批评指正！一、模块说明模块名称模块名称模块含义模块含义模 块模块作用作用CBL(conv+BN+Leaky relu）CBL为卷积块：由Conv，Batch Normalization，Leaky relu 这三个网络层组成。Conv层为卷积层，对输入图像采用
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2024-10-06 14:08:32
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文中图片均来自博客，作者写得真好。1.网络结构 YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构。不同的是，YOLO未使用inception module，而是使用1x1卷积层（此处1x1卷积层的存在是为了跨通道信息整合）+3x3卷积层简单替代。下图可以更加清楚地看到全连接层部分的结构：2.损失函数 作者没有采用传统的sum-squared error loss，虽然这个loss 很容易优化，但是
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2024-07-16 13:45:09
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首先明确，YOLO 是一个全卷积网络（fully convolutional neural network，FCN），其中的下采样操作并不使用pooling层，而是使用步长stride=2的卷积操作代替，以避免对于低阶高分辨率特征图的信息损失。YOLO仅包含卷积层，步长卷积层（下采样层），上采样层和跳跃连接层（skip connection layer）YOLO采用了全卷积结构，我们知道，采用全卷
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2024-07-23 13:13:47
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YOLO v2相比与yolo v1，yolo v2的更新主要体现在以下几方面：主干网络的更新、引入anchor机制、以及一些小细节比如global avgpooling、类似v3中FPN的passthrough结构、使用了BN层而弃用了dropout等等。1. 主干网络的更新 使用了darknet19代替了原来的vgg16，mAP基本没变但参数量减少，从而训练和预测的速度提高。我认为主要功劳是通过
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2024-07-19 09:51:07
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CV系列开篇：深度学习经典检测方法：统一的规律：网络越简单，速度越快，效果越差。two-stage两阶段：Faster R CNN 、Mask R CNN增加了一个预选框,然后再进行识别 优点：速度慢了点，无法做到实时。 缺点：one-stage单阶段：YOLO系列直接选出结果 one-stage 优点： 速度快！（可以基于视频去做、做实时的，最高200 FPS （每秒最快200帧）），可以控制网
1. R-CNN：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 技术路线：selective search + CNN + SVMs Step1:候选框提取(selective search) 训练：给定一张图片，利用seletive search方法从中提取出200
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2024-09-24 19:23:20
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在上一期介绍了事情的起因，为什么要做yolo车牌识别，以及最终的网络结构。）但是为了验证和编码的方便，我们基于下图的网络结构开发。即将yolo检测网络和识别网络分开，验证通过了，再将识别功能集成到yolo上面，这样可以大大降低风险。回顾一下流程，首先图片经过检测网络YoloX，识别出蓝牌或者绿牌。然后根据矩形框坐标从原图中剪裁出牌照图片，将裁剪出的蓝牌图片送入到蓝牌分类网络进行牌照的识别；绿牌则送
