目录综述一、什么是YOLO二、YOLOv3 网络1、网络结构2、网络输出解读（前向过程）2.1、输出特征图尺寸2.2、锚框和预测3、训练策略与损失函数（反向过程）三、tensorflow代码实现3.1、YOLOv3 网络结构3.1.1、DBL代码实现3.1.2、Residual代码实现3.1.3、ResidualBlock代码实现3.1.4、Darknet53代码实现3.1.5、YoloBloc
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2024-10-16 20:51:30
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论文原文：https://arxiv.org/abs/1506.02640一、简介YOLO（you only look once）是继RCNN、faster-RCNN之后，又一里程碑式的目标检测算法。yolo在保持不错的准确度的情况下，解决了当时基于深度学习的检测中的痛点---速度问题。下图是各目标检测系统的检测性能对比：
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如果说faste
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2024-03-28 03:20:33
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对于现在的最好的检测系统来说，yolo_v1 的问题主要出现在两方面，也就是：（1）yolo_v1存在大量的错误；（2）yolo_v1 的 召回率(recall) 比较低。***科普时间***：准确率(accuracy) ：预测对的/所有 = (TP+TN)/(TP+FN+FP+TN)精确率(precision)：这个概念是针对预测结果而言的，表示的是预测结果中的正例中有多少本身就是正
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2024-06-25 18:33:19
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一、计算视觉解决的问题 主要可以解决：Classification（分类），Localization（定位），Object Detection（目标检测），Segmentation（分割）。 其中分割任务又分为Semantic Segmentation（语义分割），Instance Segmentation（实例分割）。二、YOLO对于传统模型的优点 （1）无需提取候选区域 （2）无复杂的上下游处
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2024-03-13 09:31:54
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计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only l
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2024-05-24 09:55:40
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目标检测是计算机视觉领域中的一个重要问题，它需要从图像或视频中检测出物体的位置和类别。近年来，深度学习技术在目标检测领域取得了显著的进展，其中一个重要的方法是基于YOLO（You Only Look Once）算法的目标检测。YOLO算法的优点是速度快，但是在检测小物体和密集物体方面存在一定的问题。因此，本文将介绍一些改进的YOLO目标检测方法，以提高其性能和效率。一、多尺度训练YOLO算法将输
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2024-02-21 15:19:41
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1. YOLO的亮点 前面已经介绍了R-CNN系列目标检测方法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）。目标检测中的RCNN系列算法遵循2-stage的流程：第一步做 “region proposals”获得所有候选目标框，第二步对所有候选框做“Box Classifier候选框
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2024-04-22 16:17:44
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1.YOLO v1 YOLO将物体检测任务当做一个regression问题来处理通过YOLO，每张图像只需要"看一眼"就能得出图像中都有哪些物体和这些物体的位置。 将图像resize到448*448 作为神经网络的输入，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bbox的坐标、box中包含物体的置信度和物体的可能性，然后进行非极大值抑制筛选Boxes。 首先利用ImageNet 1000-clas
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2024-01-02 08:41:53
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一 简单概念机器视觉的四大任务分类-Classification：解决“是什么？”的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标.检测-Detection：解决“是什么？在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。分割-Segmentation：，解决“每一个像素属于哪个目标物或场景”的问题。
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2023-11-23 11:51:41
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概述 时隔一年，YOLO（You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection）从v1版本进化到了v2版本，作者在darknet主页先行一步放出源代码，论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来，本文对论文重要部分进行了翻译理解工作，不一定完全对，如有疑问，欢迎讨论。博主如果有新的理解，也会更新文章。 新的YOLO版本论文全名叫“YO
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2024-06-17 16:54:28
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发现新大陆：yolo-v3的pytorch版代码：https://github.com/ultralytics/yolov3darknet的代码和讲解：https://github.com/pjreddie/darknetyolo从v1-v4的各个版本（讲解真详细，开源贡献万岁）：https://github.com/AlexeyAB/darknetalphapose（其中有人体检测的yolo-
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2021-07-14 16:06:27
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摘要YOLO 提出了一种新的目标检测方法。在Yolo之前目标检测主要是基于滑动窗再利用分类器来执行检测。相反YOLO将目标检测框架看作是回归问题，利用单个神经网络在一次评估中直接从完整图像上预测边界框和类别概率。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。YOLO的运行速度非常快。基础YOLO模型以45帧/秒的速度实时处理图像。网络的一个较小版本，快速YOLO，每秒能处理
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2024-05-22 10:57:15
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YOLO的检测流程：1. 将图片resize到448*448大小。2.将图片放到网络里面进行处理。3.进行非极大值抑制处理得到结果。YOLO不同于传统的检测算法，采用滑动窗口来寻找目标。YOLO直接采用单个卷积神经网络来预测多个bounding boxes和类别概率。YOLO存在的优点是：1.速度快。 2. 泛化能力强 ，可以广泛适用于其他测试集。3.背景预测错误率低，因为是整张图片放
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2024-05-16 06:14:43
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文章内容： 1.在 Anaconda 环境下，进行目标检测程序（Yolov5）的下载及安装，实现 Yolov5 的整体安装； 2.通过调用手机摄像头进行简单的目标检测和识别。 目录1 任务目标2 任务环境3 Yolov5 下载安装3.1 下载 Yolov53.2 下载 Yolov5 预训练模型3.3 安装Yolov54 测试 Yolov54.1 图片检测4.2 视频检测4.3 调用摄像头检测4.4
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2024-03-23 16:50:44
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论文地址：[YOLO] [YOLOv2/YOLO9000] [YOLOv3] [YOLOv4]YOLO系列权重、配置文件下载地址：https://github.com/AlexeyAB/darknet代码解读：[Deep Learning based Object Detection using YOLOv3 with OpenCV ( Python / C++ ) ][中文翻译]代码下载：这边
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2024-05-08 09:53:45
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前言之前一系列文章介绍了以R-CNN为代表的基于Region Proposal的深度学习目标检测算法（RCNN，SPP-NET，Fast-RCNN，Faster-RCNN等）。本节开始介绍以YOLO为代表的基于回归方法的深度学习目标检测算法（YOLO，SSD等）。YOLOYOLO是You Only Look Once的缩写，听起来很厉害的样子。也确实如此，它重新把目标检测当做回归问题进行分析，完成
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2024-07-15 21:46:48
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关于YOLO（You only look once）的大名，想必搞目标检测的应该也是无人不知了。这位github画风新奇，连个人简历也少女心满满的独角兽控推出的三个版本的YOLO不仅速度快得没朋友，performance上也堪称惊艳，这两周就和大家分享下YOLOv1-v3的阅读笔记，这是第一周的部分。YOLOv1YOLO整个系列都属于one stages的检测方法，其整体检测框架的思路都是先gen
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2024-04-07 09:35:27
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YOLO算法：从v1到v3yolo是目前比较流行的目标检测算法，速度快结构简单。其他的目标检测算法也有RCNN，faster-RCNN, SSD等。近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。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（selec
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2024-05-20 23:02:03
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1. YOLO V4算法分析1.1 网络结构图Yolo v4的结构图和Yolo v3相比，多了CSP结构，PAN结构。 蓝色框中为网络中常用的几个模块：CBM：Yolo v4网络结构中的最小组件，其由Conv（卷积）+ BN + Mish激活函数组成。CBL：Yolo v4网络结构中的最小组件，其由Conv（卷积）+ BN + Leaky relu激活函数组成。Res unit：残差组件，借鉴Re
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2024-06-03 20:50:19
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据说，现在很多小区都上线了AI抓拍高空抛物的黑科技，可以自动分析抛物轨迹，用来协助检查很多不文明行为。你想不想知道，这类检测视频中目标物的黑科技是怎么实现的呢？虽然不同场景下的目标检测模型训练不同，但底层技术都是一样的。这里就一步步来教一下大家如何用C++ 和OpenCV 实现视频目标检测（YOLOv4模型）。1. 实现思路读取视频流，载入
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2023-12-26 14:17:35
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