“You Only Look Once”或“YOLO”是一个对象检测算法的名字，这是Redmon等人在2016年的一篇研究论文中命名的。YOLO实现了自动驾驶汽车等前沿技术中使用的实时对象检测。让我们看看是什么使该算法如此受欢迎，并概述其工作原理。 对象检测示例 背景实时的重要性人们看到图像以后，可以立即识别其中的对象、它们的位置和相对位置。这使得我们能够在几乎无意识的情况下完成复杂的任
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2023-11-09 22:38:03
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YOLO（You Only Look Once）是一种快速且高效的目标检测算法，广泛应用于计算机视觉领域。它通过将目标检测作为回归问题来处理，从而实现实时目标检测。这篇博文将详细记录如何解决YOLO深度学习中的问题，涵盖技术原理、架构解析、源码分析、性能优化和应用场景等方面。
## 背景描述
在计算机视觉中，实时目标检测是一个重要的研究方向。YOLO通过将整张图像划分为网格，并对每个网格进行物
# 使用 Python 学习 YOLO 目标检测
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）是一个高效且流行的目标检测算法。通过将目标检测任务简化为一个回归问题，YOLO 可以在一张图片中同时识别多个对象并标注其位置。接下来，我们将使用 Python 进行 YOLO 的学习和实践，帮助你更好地理解这一算法。
## YOLO 的基本概念
YOLO 将图像划分为一个网格，
前言因为要完成毕业论文，所以最近正在学习计算机视觉，如果大家有什么问题，都可以跟我沟通交流。除
原创
2022-10-11 17:20:13
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作者 | Kissrabbit 编辑 | 汽车人本章将讲解如何将torch训练好的权重文件转换为ONNX文件，并如何部署回到OpenVINO、TensorRT等框架下。笔者将以自己的FreeYOLO项目为例，来完成本章的内容讲解，相关代码如下：https://github.com/yjh0410/FreeYOLO什么是FreeYOLO？这是笔者的
深度学习YOLO（You Only Look Once）是一种低延迟、高效能的物体检测方法，其优点在于能够实现快速的实时检测，准确性高，并且对于不同尺度的物体有良好的适应性。这种技术不仅能应用于视频监控、自动驾驶等领域，还能为很多计算机视觉任务提供支持。接下来，我们来探讨如何部署YOLO及其优点，以指导我们在实际应用中的每一步。
## 环境预检
在开始之前，我们需要确保我们的环境能够顺利运行Y
目录1，滑动窗口技术 2，什么是全连接层3.什么是RCNN4，yolo的算法原理5，yolo的结构及原理 6，YOLO的损失函数7，训练时的参数设置8，yolo的优缺点9，和双阶段网络的对比1，滑动窗口技术 在 W×H 的图像中，按一定规律移动 w×h 的窗口(W>>w， H>>h)，对窗口内像素点的像素值进行一系列
最近遇到一些卡证识别的检测问题，打算先把理论知识梳理一下，随后还会梳理一版代码注释。region+proposal来检测的框架，这一系列速度和精度不断提高，但是还是无法达到实时。存在的主要问题为：速度不够快，主要原因是proposal比较多，特征进行分类的时候,相同区域的特征计算多遍，所以BGR大神有了最新作品，Y
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2023-10-20 22:33:56
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YOLO 算法（Putting it together: YOLO algorithm）假设你要训练一个算法去检测三种对象，行人、汽车和摩托车，你还需要显式指定完整的背景类别。这里有 3 个类别标签，如果你要用两个 anchorbox，那么输出y就是 3×3×2×8，其中 3×3 表示 3×3 个网格， 2 是 anchor box 的数量， 8 是向量维度。你可以将它看成是 3×3×2×8，或者
之前学习yolo觉得挺简单，不用记的，时过境迁，我终于向我的记忆力屈服了，这知识它不进我的脑子啊！所以现在把影响我理解的地方记下来。YOLO思想： yolo会输入图片分成SxS 的小格子，物体的中心点落到某个格子中，那么这个格子就负责检测出该物体。 对于每个格子，都会检测出B个bounding box(bbox)，而对于每个bbox，
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2024-07-21 14:47:17
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喜讯！喜讯！ 在经过了4个小时的努力之后，终于成功安装了备受好评的大型养成类游戏—— 《深度学习》 其他译名：《机器学习》、《卷积神经网络》、《人工智能》 本游戏在世界范围内拥有广泛玩家，号称程（死）序（肥）猿（宅）必备装机游戏！但是，分析游戏的多种名称，我们不难发现，本游戏在教育工作者、医务工作者、以及科幻小说爱好者中，同样具有极大的安装率！ 游戏相对硬核，你可以选择多种身份：父母、老
参考YOLO（You Only Look Once）算法详解 YOLO算法的原理与实现 一、介绍YOLO算法把物体检测问题处理成回归问题，用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。YOLO具有如下优点：（1）YOLO的运行速度非常快；（2）YOLO是基于图像的全局信息预测的，因此在误检测的错误率下降挺多；（3）泛化能力强，准确率高。二、YOLO算法过程示意图
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2023-07-29 23:45:52
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如果你有什么问题，希望跟我能够一起交流接下来我们进入正题。在YOLO初体验中，应用到了一个后缀名为cfg的文件，在darknet中有一个文件夹，下面有各种各样的cfg文件这些cfg文件都是YOLO的配置文件，负责YOLO所需数据集的训练工作，接下来，给大家详细讲解一下配置文件。讲解配置文件，我以 yolov2-tiny.cfg 文件为例。该文件具体内容如下：[net]# Testing
原创
2022-09-07 10:46:09
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论文地址：You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection创新点YOLO实现了实时处理图片，达到45FPS；Fast YOLO达到155FPS，但是检测准确率不高。优势：速度快。做预测时全局了解图像，对背景预测错误出现的概率比Fast R-CNN小。YOLO学习目标的一般特征，具有较高通用性，应用到新领域，不太可能发生故障。但是YOLO
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2024-01-30 05:16:06
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文章目录一、Tensorflow结构二、Session三、Variable四、placeholder五、激励函数六、添加层七、构建一个神经网络八、可视化九、加速神经网络训练十、优化器十一、可视化 Tensorboard十二、分类学习十三、过拟合十四、Dropout解决over-fitting 一、Tensorflow结构import tensorflow as tf
import numpy a
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2024-08-22 17:44:52
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YOLO-v11. 介绍2. 优点3. 大统一模型4. 神经网络结构5. 缺点6. 对比7. 结论 1. 介绍YOLO算法是一种新的目标检测算法。以前的目标检测算法都是基于分类思想的算法。 相反，YOLO算法是一种基于回归思想的目标检测算法。 YOLO算法非常简单，就只有一个神经网络。 它可以同时定位物体的边界框和预测类别概率。2. 优点相对于以前的目标检测算法，YOLO算法有其优越性。第一：它
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2024-01-02 17:13:24
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在这篇博文中，我将深入探讨“YOLO深度学习程序的区别”，并通过清晰的结构和丰富的图示展示如何使用YOLO进行目标检测。下面我将详细介绍我整理的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南以及性能优化。
在谈论YOLO时，我们通常涉及的是它作为一种深度学习技术的多个变种，例如YOLOv3、YOLOv4及YOLOv5等。这些变种在算法结构、准确性与速度等方面各有千秋，因此理解其区别对
这里推荐一个YOLO系列的算法实现库YOLOU，此处的“U”意为“United”的意思，主要是为了学习而搭建的YOLO学习库，也借此向前辈们致敬，希望不被骂太惨；整个算法完全是以YOLOv5的框架进行，主要包括的目标检测算法有：YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv5-Lite、YOLOv6、YOLOv7、YOLOX以及YOLOX-Lite。同时为了方便算法的部署落地，这里
由于最近需要对YOLOX的理论部分进行深入的理解，因此我需要查看YOLOX的相关论文，但YOLOX是最近新出的目标检测算法，但我发现我无法查看YOLOX相关的见刊论文，因此我只能好好深入理解它的原始论文。但我的理解可能比较浅薄，希望各位大佬在查看这篇文章的时候可以及时纠正我的错误。以下是旷视科技所提供的YOLOX的GitHub开源代码： Pytorch版：https://github.com/Me
文章目录深度学习 — yolov5 自定义数据集训练一、简介二、自定义数据集训练(一) VOC格式数据集1. 准备数据集2. 划分数据集3. 处理标注结果4. 构建数据集配置文件5. 自定义模型配置文件6. 修改训练参数7. 开始训练8. 性能评估(二) coco数据集三、训练结果解析参考资料 转载请备注原文出处，谢谢：深度学习 — yolov5 自定义数据集训练一、简介本文介绍如何在自己的数据
