448
×
448
。然后输出是1470
1470
维的向量。其中1470=7×7×(20+2×5)
1470
=
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2024-07-10 15:52:05
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# YOLO网络架构概述
YOLO（You Only Look Once）是一个极具影响力的实时目标检测算法。它的独特之处在于将目标检测任务转化为回归问题，从而可以在一张图片中同时检测多个目标。本文将探讨YOLO的主要架构、相关代码示例以及一些应用场景。
## YOLO网络架构分析
YOLO网络的核心思想是将整个图像划分为网格，然后在每个网格中预测边界框和类概率。YOLO通过一个简单的卷积神
YoloX实现思路一、整体结构解析 在学习YoloX之前，我们需要对YoloX所作的工作有一定的了解，这有助于我们后面去了解网络的细节。和之前版本的Yolo类似，整个YoloX可以依然可以分为三个部分，分别是CSPDarknet，FPN以及Yolo Head。CSPDarknet可以被称作YoloX的主干特征提取网络，输入的图片首先会在CSPDarknet里面进行特征提取，提
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2023-10-26 23:56:22
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1.Batch_Size(批尺寸) 该参数主要用于批梯度下降算法(Batch Gradient Descent)中，批梯度下降算法是每次迭代都遍历批中的所有样本，由批中的样本共同决定最优的方向，Batch_Size 正是批中的样本数量。 若数据集比较小，可以采用全数据集(Full Batch Lea
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2020-11-17 15:33:00
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作者主页(文火冰糖的硅基工坊)：文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：目录前言说明：第1章 目标检测1.1 什么是目标/物体（Object）1.2目标检测（Object detect）1.3 一步(one stage)与两步(Two stage)
原创
2022-01-05 14:57:53
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网络结构借鉴了 GoogLeNet 。24个卷积层，2个全链接层。（用1×1 reduction layers 紧跟 3×3 convolutional layers 取代Goolenet的 inception modules ）参考链接1.第一层卷积层： 过滤器可以看做是卷积核的集合。 一个过滤器就对应一个特征图。 卷积后深度与卷积核的个数一致64是卷积核filter的深度 第一层通道3（
中各参数的意义 Region Avg IOU：平均的IOU，代表预测的bounding box和ground truth的交集与并集之比，期望该值趋近于1。 Class:是标注物体的概率，期望该值趋近于1. Obj：期望该值趋近于1. No Obj:期望...
原创
2022-10-13 09:54:38
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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系列简单学习
网络细节资料很多，不做赘述，主要总结演化思路和解决问题。一、YOLO1、网络简介YOLO网络结构由24个卷积层与2个全连接层构成，网络入口为448x448(v2为416x416)，图片进入网络先经过resize，输出格式为： 其中，S为划分网格数，B为每个网格负责目标个数，C为类别个数。B表示每个小格对应B组可
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2023-12-20 17:50:30
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《You Only Look Once: Unified,Real-Time Object Detection》YOLO(You Only Look Once)属于 one-stage 方法。相比于 two-stage 的 RCNN系列，YOLO 的优势在于速度快，并且，与其他实时(real time)检测方法相比，YOLO的准确率更高。YOLO 只有一个神经网络，输入一张图片可以直接输出目标位置
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2024-05-16 21:04:19
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# 教你如何实现yolo通用架构
## 一、整体流程
```mermaid
journey
title 教你如何实现yolo通用架构
section 步骤
开始 --> 下载yolo模型 --> 数据预处理 --> 搭建网络结构 --> 训练模型 --> 测试模型 --> 完成
```
## 二、具体步骤
1. **下载yolo模型**
```markdo
原创
2024-06-05 04:52:05
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智慧工地火焰烟火识别检测算法通过yolo网络模型深度学习技术，智慧工地火焰烟火识别检测算法对现场浓烟和烟火情况，立即抓拍告警并进行存档。YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题，利用整张图作为网络的输入，仅仅经过一个神经网络，得到bounding box（边界框） 的位置及其所属的类别。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。采用滑动窗口
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2023-08-17 09:25:27
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目标学习如何（1）在汽车检测数据集上使用对象检测；（2）处理边界框导包import argparse
import os
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.pyplot import imshow
import scipy.io
import scipy.misc
import numpy as np
import pandas as
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2023-11-27 16:47:55
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目录1. 概述精度与速度远超 YOLOv5 和 YOLOX 的新框架2. YOLOv6关键技术介绍2.1 Hardware-friendly 的骨干网络设计2.2 更简洁高效的 Decoupled Head2.3 更有效的训练策略3. 实验结果4. 总结与展望5. 参考文献1. 概述YOLOv6 是美团视觉智能部研发的一款目标检测框架，致力于工业应用。本框架同时专注于检测的精度和推理效率，在工业界
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2024-01-27 19:43:04
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You Only Look Onceyolo的思想yolo整体检测框架yolo模型架构yolo lossConfidence预测Bounding box预测类别预测 yolo的思想Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测, 整个系统如图所示: 首先将输入图片resize到448x448, 然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。 相比R-CNN算法,
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2023-12-17 11:39:22
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1 YOLO创新点： 端到端训练及推断 + 改革区域建议框式目标检测框架 + 实时目标检测1.1 创新点(1) 改革了区域建议框式检测框架: RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子，每个格子负责中心在该格子的目标检测，采用一次性预测所有格子所含目标的bbox、定位置信度以及所有类别概率向量来将问题一次性解决
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2023-07-31 14:47:27
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简单来说，Siamese network就是“连体的神经网络”，神经网络的“连体”是通过共享权值来实现的，如下图所示。 大家可能会有疑问：共享权值是什么意思？左右两个神经网络的权重一模一样？答：是的，在代码实现的时候，甚至可以是同一个网络，不用实现
一、YOLO v11、网络结构（1）最后一层使用线性激活函数；（2）其他各层使用leaky ReLU的激活函数：2、Training(1) 将原图划分为SxS的网格。如果一个目标的中心落入某个格子，这个格子就负责检测该目标，即Pr(object)=1。S取7；(2) 每个网格要预测C个类别概率Pr(classi|object)，C为20（不需要表示背景这一类，因为这20类概率都为0即表示为背景）。
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2024-01-14 21:55:22
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1. 简介YOLO是单阶段（one-stage）目标检测的开山之作。此前双阶段（two-stage）目标检测是需要先产生大量的包含待检测物体的先验框，然后使用分类器判断每个先验框对应的边界框是否包含待检测的物体，以及物体所属类别的概率或置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框，进而得到最终的检验结果，这就导致检测速度不能满足实时性。YOLO就是打破这种
YOLO的作者又放出了V3版本，在之前的版本上做出了一些改进，达到了更好的性能。这篇博客介绍这篇论文：YOLOv3: An Incremental Improvement。下面这张图是YOLO V3与RetinaNet的比较。可以使用搜索功能，在本博客内搜索YOLO前作的论文阅读和代码。YOLO v3比你们不知道高到哪里去了YOLO v3在保持其一贯的检测速度快的特点前提下，性能又有了提升：输入图
