如何更好？（better） YOLO 作者对比了 Fast R-CNN 发现 YOLO 有一些短板，那就是比较低的召回率和比较高的定位误差。
YOLO有两个缺点：一个缺点在于定位不准确，另一个缺点在于和基于region proposal的方法相比召回率较低。因此YOLOv2主要是要在这两方面做提升。另外YOLOv2并不是通过加深或加宽网络达到效果提升，反而是简化了网络。大概看一下YOLOv
yolo简介YOLO：通过卷积神经网络，和全卷积、9类别的输出格式，实现只需读取原图一次就能实现“多类别多目标”的一种端到端模型 其名字的意思为You Only Look Once，你只用看一次何为端到端模型： 输入到输出之间没有任何预处理，直接由输入得到输出的模型输出格式的不同： MTCNN：（左上X，左上Y，右下X，右下Y） YOLO： （中心X，中心Y，宽 ，高 ） 这样的格式有利于后续作为
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2023-12-27 10:37:14
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YOLO将物体检测作为一个回归问题进行求解，输入图像经过一次inference，便能得到图像中所有物体的位置和其所属类别及相应的置信概率。而rcnn/fast rcnn/faster rcnn将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）。YOLO检测网络包括24个卷积层和2个全连接层，如下图所示。（YOLO网络借鉴了GoogLeNet分类网络结构，
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2023-12-19 06:35:11
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YOLO环境部署 一、基本环境搭建 第一步 显卡驱动查看 WIN+R键 进入命令终端 输入 nvidia-smi 如果没有CUDA和CUDNN请自行安装，直接在NVIDIA官网下载即可 需要特别注意！！！CUDA版本和Pytorch版本以及Python版本是有一一对应关系的，一定要确保版本是相互包容 ...
YOLO V1 （45fps，fast version150fps）paper: http://arxiv.org/abs/1506.02640
pytorch代码：https://github.com/xiongzihua/pytorch-YOLO-v1
1. idea此前的目标检测将问题看成是分类问题，而yolo看成是一个回归问题yolo非常快，可以达到一秒45帧的速度yolo在运行时将整张照
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2024-04-02 07:13:30
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# YOLO模型在Android上的部署
YOLO（You Only Look Once）是一种高效的物体检测算法，它能够在图像中快速识别和定位多个物体。将YOLO模型部署到Android设备上，可以实现实时物体检测，这在许多应用中具有重要意义，例如自动驾驶、监控和增强现实等。本文将介绍如何将YOLO模型部署到Android上，并提供代码示例。
## 环境准备
要在Android设备上运行Y
原创
2024-10-18 10:28:07
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作者：迪迦奥特曼 | 编辑：CVer前两天看到了美团微信公众号上的宣传，更新发布了新版YOLOv6，还放出了arxiv论文，更新了之前的N/T/S小模型，也放出了M和L版本的大模型，论文实验表格多达十几个，看打出来是很用心的做了，YOLO官方也认可了这个起名。现在重新来具体具体分析下这个全新版YOLOv6。此外想聊聊关于怎么选YOLO模型去训业务数据集的一些感想。YOLOv6模块分析：Y
YOLO3搭建自己的训练集数据由于自己部门需求及学习需求，需要自己制造训练集，并训练好自己的权重，用于检测目标与分割。开始自己探索制造训练集与训练网络的坑坑洼洼的道路，鉴于网上没有较好较为详细的教程，我想要把自己觉得的顺序步骤写出来，给大家减少遇到的坑。环境配置：Ubuntu16.04+cuda9.0(NVIDA381以上显卡驱动）+cudnn v7+YOLOv3（其实环境也不用相同，毕竟制造制造
一、项目说明YOLOv5-Lite：本项目采用荔枝派4a进行YOLOv5-Lite的部署，YOLOv5-Lite 牺牲了部分网络模型精度，但是极大的提升了模型的推理速度值得一提的是，这款轻量化模型的制作者是中国ppogg大佬，原项目位于：https://github.com/ppogg/YOLOv5-LiteLicheepi 4A：LicheePi 4A 是基于 Lichee Module 4A
在这个地方,我浪费的时间最多,也学到了不少的东西,现在我将其总结出来.首先,我明确一个东西,就是在Ubuntu使用在Yolo-FastestV2训练出来的模型,我采用了ncnn框架.接下来就是安装ncnn需要的依赖.第一,最终要的一点,在vm安装的Ubuntu版本自己一定要明确,这边建议使用Ubuntu还在更新维护的版本,这样下载依赖包的时候更加的方便和快捷,因为在Ubuntu不维护的版本,对应的
1、YOLOV8简介YOLOV8是YOLO系列另一个SOTA模型，该模型是相对于YOLOV5进行更新的。其主要结构如下图所示： 从图中可以看出，网络还是分为三个部分： 主干网络（backbone），特征增强网络(neck)，检测头(head) 三个部分。主干网络： 依然使用CSP的思想，改进之处主要有：1、YOLOV5中的C3模块被替换成了C2f模块；其余大体和YOLOV5的主干网络一致。特征增强
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2024-03-08 14:18:08
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1.项目背景与意义随着城市化进程的加快和交通工具的普及，车辆数量的快速增长给城市交通管理带来了巨大的挑战。车流量检测是交通管理的重要组成部分，它可以提供实时的交通状况信息，帮助交通管理部门制定合理的交通策略，优化交通流量，提高道路利用效率，减少交通拥堵和事故发生的可能性。传统的车流量检测方法主要依赖于传感器设备，如地磁传感器、红外线传感器等，这些传感器需要在道路上布设，成本较高且安装维护困难。而基
# YOLO部署到Android Studio：新手指南
作为一名经验丰富的开发者，我经常被问到如何将YOLO（You Only Look Once）模型部署到Android Studio。YOLO是一种流行的实时目标检测算法，可以识别图像中的多个对象。在这篇文章中，我会详细解释如何将YOLO部署到Android Studio，让初学者也能轻松上手。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格
原创
2024-07-20 08:45:23
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安装yolov5安装命令如下下所示，包含了下载yolov5-6.1，及相关包安装命令。yolov5项目目前已经更新到6.2，支持对图像数据的分类，但使用较为麻烦，因此仅以6.1为例进行说明。安装yolov5后，切记不要安装wandb，使用该库会将自己的训练过程数据（loss和评价指标）上传到wandb.ai网站中，登录wandb.ai可以看到这些指标的可视化界面。而且，安装wandb后，运行项目都
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2024-05-30 22:22:33
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参考上图，由于σ函数将约束在(0,1)范围内，所以根据上面的计算公式，预测边框的蓝色中心点被约束在蓝色背景的网格内。约束边框位置使得模型更容易学习，且预测更为稳定。6)passthrough层检测细粒度特征passthrough层检测细粒度特征使mAP提升1。对象检测面临的一个问题是图像中对象会有大有小，输入图像经过多层网络提取特征，最后输出的特征图中(比如YOLO2中输入416*416经过卷积网
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2023-11-18 18:46:40
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1.计算机视觉能够解决那些问题？1.1分类、监测、分割 1.2语义分割和实例分割 图像分割分为两种。语义分割就是对每一个像素块分类，不管像素是处于哪几个物体，只管它是处于哪个类别的，只把每一个像素的类别输出出来，但是并不区分不同物体的像素。实例分割就是把同一类别的不同实例分别出来，区分同一类别不同物体的像素。 &n
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2024-06-15 20:11:05
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旷视开源的YOLOX其性能超越 YOLOv3、YOLOv4 和 YOLOv5，应不少小伙伴的要求，我在这里用手把手教学的方式展示一下YOLOX的搭建（上篇），下一篇将着重介绍YOLOX如何进行模型的训练。进阶篇介绍YOLOX的原理，代码讲解及如何将YOLOX移值到手机上。同时在B站我将为小伙伴们提供教学视频。 一、环境搭建1、Nvidia显卡驱动安装打开cmd
# 如何实现Java YOLO模型
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个实现Java YOLO模型的流程。下面是一个简单的表格展示步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|----------------------------|
| 1 | 下载YOLO模型权重文件 |
| 2 | 加载权重文件到Java程序
原创
2024-04-08 06:08:17
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文章目录使用框架华为云使用环境搭建本地测试网络测试后端部署（[gunicorn部署]()）前端部署（nginx部署）screen使用 使用框架本文基于华为云服务器，主要使用flask,gunicorn和niginx框架的一个YOLO部署项目，本文主要参考代码的是链接: link这里主要是记录过程中遇到的一些问题及解决办法华为云使用这里我使用的是Xshell连接的华为云服务器，在进行本项目前记得先
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2024-10-24 09:36:27
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本文章基于yolov5-6.2版本。主要讲解的是yolov5是怎么在最终的特征图上得出物体边框、置信度、物体分类的。 一。总体框架首先贴出总体框架，直接就拿官方文档的图了，本文就是接着右侧的那三层输出开始讨论。Backbone: New CSP-Darknet53
Neck: SPPF, New CSP-PAN
Head: YOLOv3 Head
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2024-09-05 11:00:23
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