[YOLO](You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的约瑟夫-雷德蒙（Joseph Redmon）和阿里-法哈迪（AliFarhadi）开发，YOLO 于 2015 年推出，因其高速度和高精确度而迅速受到欢迎。
1. Yolo介绍：1.1 YOLO： You Only Look Once，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。 Joseph Redmon和Ali Farhadi等，2015年首次提出。 在2017年的CVPR上，Joseph Redmon和Ali Farhadi又提出了YOLO2，后又再次提出了YoloV3。1.2 特点：One-stag
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2023-12-19 19:21:40
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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目录第1章 什么是YOLO V51.1 什么是YOLO1.2 什么是YOLO V5第2章 YOLO的历代版本YOLOv5YOLOv4YOLOv3YOLOv2YOLOv1第3章 如何自学YOLO V53.1 YOLO V5
原创
2022-03-24 16:24:54
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一：预测阶段就是在模型训练成功之后，输入未知图片，对未知图片进行预测或测试。此时不需要训练，不需要反向传播，而是进行前向推断。模型训练出来是一个深度卷积神经网络： 448 X 448 X 3 的彩色图像，也就是说把一张图片缩放成 448 X 448 的正方形图片，3 表示的 3 通道，RGB。二、为什么输出是 7 X 7 X 301、首先，网络把图像划分为 S X S 个 grid c
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2024-04-22 12:33:24
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1、YOLO v5网络结构2、输入端3、Backone网络4、Neck网络5、Head网络1、YOLO v5网络结构图 1 YOLO v5网络结构图由上图可知，YOLO v5主要由输入端、Backone、Neck以及Prediction四部分组成。其中：(1) Backbone：在不同图像细粒度上聚合并形成图像特征的卷积神经网络。(2) Neck：一系列混合和组合图像特征的网络层，并将图像特征传递
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2024-08-09 19:21:08
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原创 | 文 BFT机器人YOLO-NAS姿态模型是对姿态估计领域的最新贡献。今年早些时候，Deci凭借其开创性的物体检测基础模型YOLO-NAS获得了广泛认可。在YOLO-NAS成功的基础上，该公司现在推出了YOLO-NAS Pose作为其姿态估计的对应产品，这种姿势模型在延迟和准确性之间提供了很好的平衡。YOLO-NAS姿势姿态估计在计算机视觉中起着至关重要的作用，涵盖了广泛的重要应用。这些应
原创
2023-12-29 11:05:20
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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。YOLO官网：GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks 1.1 YOLO vs Faster R-CNN1、统一网络：YOLO没有显示求取r
原创
2024-06-28 10:59:18
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keras-yolo3：python库之keras-yolo3的简介、安装、使用方法详细攻略
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keras-yolo3的简介
keras-yolo3的安装
keras-yolo3的使用方法
keras-yolo3的简介
A Keras implementation of YOLOv3。YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层，如下图所示。
原创
2021-06-15 21:16:36
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ov3 使用多个二分类代替softmax，如此以来，每个类别的概率相加就不需要等于1，类别概率之
原创
2022-12-10 11:15:20
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Yolo算法笔记 目标检测方法yolo（You only look once），看一眼就可识别目标。与R-CNN比，有以下特点（Faster-RCNN 中RPN网络吸取了该特点）：速度很快看到全局信息，而非R-CNN产生一个个切割的目标，由此对背景的识别效率很高可从产生的有代表性的特征中学习。流程:以PASCAL VOC数据集为例。1. 输入448X448大小的图片
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2024-07-04 16:05:26
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1.Resize成448*448，图片分割得到7*7网格(cell)，某个物体的中心落在这个网格中此网格就负责预测这个物体 2.最后一层是一个7*7*30的cube，每个 1*1*30的维度对应原图7*7个cell中的一个，1*1*30中含有类别预测和bbox坐标预测，前10个是两个不同boudin
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2018-09-12 16:52:00
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1. 创新YOLO将物体检测作为回归问题求解。基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。从网络设计上，YOLO与rcnn、fast rcnn及faster rcnn的区别如下：[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sel
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2023-10-23 13:55:47
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低配版PP-YOLO实战目录1、数据处理与读取2、目标检测模型PP-YOLO3、总结第一部分：数据处理与读取一、数据处理林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。读取AI识虫数据集标注信息AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Lec
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2023-07-07 19:06:31
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前言下载的YOLO3源码及其应用程序都是基于命令行的，但很多应用中需要把YOLO3集成到图形界面应用里，YOLO作者已经做了YOLO3的DLL，即yolo_cpp_dll，编译方法见我的上一篇文章“Win10+VS2015安装配置YOLO3（CPU/GPU)”，编译后，如果需要图形界面，调用这个DLL就可以了。 YOLO3源码里附带了yolo_console_dll示例程序，其中涵盖了对视频、图像
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2024-08-07 11:41:48
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常规umount失败后有3种处理方法：fuser,lsof,和umount -lfuser:fuser（find user process）可以帮助识别阻碍卸载文件系统进程，fuser需要系统支持/proc文件系统直接fuser /mnt/yellowmachine 输出：/mnt/yellowmachine: 23334c 23697c输出结果中可以很明显看到有哪个进
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2024-02-29 14:56:36
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DL之Yolo：Yolo算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略目录Yolo算法的简介(论文介绍)1、特点及优缺点2、YOLO中的VOC数据集概念3、论文术语相关概念Yolo算法的架构详解Yolo算法的案例应用相关文章CV：人工智能之计算机视觉方向的简介(常用数据集+CV职位)、传统方法对比CNN类算法...
原创
2022-04-22 15:15:16
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原创
2021-06-15 20:34:19
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faster rcnn，fast rcnn等是将整体流程划分为区域提取和目标分类两部分进行的，这样做的特点是精度高，速度慢。YOLO(you only look
原创
2022-11-10 10:26:12
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YOLO 是的缩写，是一种用于目标检测的深度学习算法。它以其实时性能和高效率在计算机视觉领域中广受欢迎。YOLO 的核心思想是将目标检测问题的类别和位置。
YOLO是什么？YOLO是目标检测模型。目标检测是计算机视觉中比较简单的任务，用来在一张图篇中找到某些特定的物体，目标检测不仅要求我们识别这些物体的种类，同时要求我们标出这些物体的位置。目标检测综述计算机视觉能解决哪那些问题--- 分类、检测、分割分割--语义分割、实例分割（全景分割）显然，类别是离散数据，位置是连续数据。上面的图片中，分别是计算机视觉的三类任务：分类，目标检测，实例分
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2023-12-20 09:49:44
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