目标检测——yolo系列算法

news2025/10/31 7:40:39

目录

  • yolo算法
    • yolo算法思想
    • yolo的网络结构
      • 网络输入
      • 网络输出
        • 7x7网格
        • 30维向量
    • yolo模型的训练
      • 训练样本的构建
      • 损失函数
      • 模型训练
    • 模型预测
    • yolo总结
  • yoloV2
    • 预测更准确(better)
      • batch normalization
      • 使用高分辨率图像微调分类模型
      • 采样Anchor Boxes
      • 聚类提取anchor尺度
      • 边框位置的预测
      • 细粒度特征融合
      • 多尺度训练
    • 速度更快(Faster)
    • 识别对象更多
  • yoloV3
    • 算法简介
    • 多尺度检测
    • 网络模型结构
    • 先验框
    • logistic回归
    • yoloV3模型的输入与输出
  • yoloV4

yolo算法

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yolo算法思想

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yolo的网络结构

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网络输入

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网络输出

输出为7 * 7 * 30的张量

7x7网格

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30维向量

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一个图像中心点网格的pr(object)为1
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yolo模型的训练

训练样本的构建

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损失函数

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模型训练

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模型预测

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yolo总结

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yoloV2

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预测更准确(better)

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batch normalization

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使用高分辨率图像微调分类模型

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采样Anchor Boxes

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聚类提取anchor尺度

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yoloV2选择了聚类的五种尺寸作为anchor box

边框位置的预测

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细粒度特征融合

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多尺度训练

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速度更快(Faster)

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识别对象更多

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yoloV3

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算法简介

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多尺度检测

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FPN：浅层特征融合深层特征后进行目标检测

网络模型结构

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先验框

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logistic回归

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yoloV3模型的输入与输出

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yoloV4

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