YOLO目标检测系列技术发展史

bai666ai 2023-01-13 00:38:05

课时名称	课时知识点
YOLO目标检测系列技术发展史	YOLO目标检测系列技术发展史

...全文

264 2 打赏收藏转发到动态举报

写回复

2 条回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

红鲤鱼与绿驴 2021-11-23

打赏
举报

回复

请问目标检测基础部分的PPT在哪里下载？

bai666ai 2021-11-23

举报

回复

@红鲤鱼与绿驴 <p>已经上传，可以下载了</p>

YOLO V3是一种高效的目标检测模型，通过多尺度检测、Darknet-53骨干网络、多标签分类和优化的损失函数，显著提升了检测能力。文章详细介绍了YOLO V3的核心机制，包括先验框的改进、scale变换方法、残差连接、核心网络架构、输入输出映射、先验框设计以及Logistic分类器。YOLO V3在COCO数据集上表现出色，mAP@0.5达到57.9%，同时保持实时性（22ms/帧，30 FPS以上），成为当时主流的实时目标检测算法。

YOLO（You Only Look Once）是一种单阶段目标检测算法，通过一次检测过程处理整张图片，具有实时性和高效性。自2015年YOLOv1提出以来，经历了多次迭代，包括YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7、YOLOv8和最新的YOLOv9。每个版本在速度、精度和功能上都有显著改进，如YOLOv2引入多尺度训练，YOLOv3采用多尺度检测策略，YOLOv4使用SPP和CSP技术，YOLOv5提供多种预训练模型，YOLOv7引入模型重参数化和ELAN架构，YOLOv8优化多尺度预测和自适应锚框，YOLOv9则引入PGI和GELAN技术。YOLO系列广泛应用于自动驾驶、视频监控、工业质检和零售物流等领域。

YOLO（You Only Look Once）系列算法自2015年诞生以来，凭借其高效的单次推理特性，彻底改变了目标检测领域。从YOLOv1到最新的YOLOv12，每一次迭代都凝聚了研究者的智慧与工业界的实践需求。本文详细梳理了各版本的特性、技术突破和应用领域，展现了YOLO的进化历程。从初代YOLO的单阶段检测框架，到YOLOv2的多维度优化，再到YOLOv3的多尺度预测，YOLO系列在速度和精度上不断突破。进入社区繁荣期后，YOLOv4至YOLOv7在性能和易用性上取得显著进展，成为工业检测的主流选择。智能化时代的YOLOv8至YOLOv12则进一步拓展了多任务支持、自动化训练和硬件友好型设计，推动了目标检测技术的边界。YOLO系列的发展不仅见证了开源社区的力量，也为更智能的视觉感知时代奠定了基础。

目标检测详细发展史详细综述，马上2022年了，最新整理的

本文详细介绍了如何使用YOLO11进行旋转目标识别（OBB），包括数据标记、数据格式转换以及模型训练的全过程。文章以QR码为例，提供了从数据准备到模型训练的具体步骤，涵盖了数据集的标注、JSON格式转换为YOLO适用的TXT格式、模型训练及结果可视化等内容。此外，专栏还提供了多种创新模块和改进点，如注意力机制、卷积魔改、检测头创新等，适用于检测、分割、姿态估计等多种任务。订阅者可以获得源码工程和创新点改进代码，便于实际应用和论文写作。

白老师的课程社区_NO_5

4

社区成员

187

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章