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計算機視覺——典型的目標檢測算法(YOLOv1算法)(七)

1、2）用步驟1）得到的前20個卷積層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來初始化YOLO模型前20個卷積層的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，然后用 VOC 20 類標注數(shù)據(jù)進行YOLO模型訓(xùn)練。

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2、這里我們談的是Yolo-v1版本算法，其性能是差于后來的SSD算法的，但是Yolo后來也繼續(xù)進行改進，產(chǎn)生了Yolo9000、YOLO v3算法。 傳統(tǒng)方法常采用滑動窗口法，滑動窗口的目標檢測算法思路非常簡單，它將檢測問題轉(zhuǎn)化為了圖像分類問題。

3、另一類是本文描述以及后面會更新?lián)Q代的YOLO算法，稱為one-stage，將目標檢測任務(wù)單純看做回歸任務(wù)。YOLOv1使用端到端的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，速度快，但準確度相對低些，主要用于實時檢測，例如視頻目標檢測。

yolo算法是什么?

YOLO 是一種使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供實時對象檢測的算法。該算法因其速度和準確性而廣受歡迎。它已在各種應(yīng)用中用于檢測交通信號、人員、停車計時器和動物。YOLO 是“You Only Look Once”一詞的縮寫。

Yolo算法采用一個單獨的CNN模型實現(xiàn)end-to-end的目標檢測。首先將輸入圖片resize到448x448，然后送入CNN網(wǎng)絡(luò)，最后處理網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果得到檢測的目標。

yolo算法是一種目標檢測算法。目標檢測任務(wù)的目標是找到圖像中的所有感興趣區(qū)域，并確定這些區(qū)域的位置和類別概率。

YOLO (You Only Look Once)，是一個用于目標檢測的網(wǎng)絡(luò)。目標檢測任務(wù)包括確定圖像中存在某些對象的位置，以及對這些對象進行分類。以前的方法，比如R-CNN和它的變種，使用一個管道在多個步驟中執(zhí)行這個任務(wù)。

YOLO是一種流行的物體檢測算法，全稱為You Only Look Once。YOLO（You Only Look Once）是一種流行的物體檢測算法，它被廣泛應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。

關(guān)于YOLOv3的一些細節(jié)

1、YOLOv3借鑒了YOLOv1和YOLOv2，雖然沒有太多的創(chuàng)新點，但在保持YOLO家族速度的優(yōu)勢的同時，提升了檢測精度，尤其對于小物體的檢測能力。

2、YOLO層是一個預(yù)測值和Lables目標值相減求損失的層。

3、其二：每一張圖片有一萬多anchor box要訓(xùn)練，yolov3算法效率豈不太低。 為此yolov3采用了中心負責(zé)制，即gt box中心落在哪個cell，就由該cell上面的某個anchor box用來負責(zé)預(yù)測該gt box中的物體。

4、YOLO3更進一步采用了3個不同尺度的特征圖來進行對象檢測。能夠檢測的到更加細粒度的特征。 對于這三種檢測的結(jié)果并不是同樣的東西，這里的粗略理解是不同給的尺度檢測不同大小的物體。

5、YOLOv3算法的基本思想可以分成兩部分：按一定規(guī)則在圖片上產(chǎn)生一系列的候選區(qū)域，然后根據(jù)這些候選區(qū)域與圖片上物體真實框之間的位置關(guān)系對候選區(qū)域進行標注。

6、YOLOv3使用了更加深的骨干網(wǎng)絡(luò)DarkNet53，同時加入了多尺度預(yù)測，在COCO數(shù)據(jù)集上聚類； 9中不同尺度的anchor，在分類上使用sigmoid激活函數(shù)，支持了目標的多分類。

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