1樓：小楓帶你看生活
yolo (you only look once)，是乙個用於目標檢測的網路。
目標檢測任務包括確定影象中存在某些物件的位置，以及對這些物件進行分類。以前的方法，比如r-cnn和它的變種，使用租則乙個管道在多個步驟中執行這個任務。這可能執行緩檔型好慢，也很難優化，因為每個單獨的元件都必須單獨訓練。
特點
yolo將物件檢測重新定義為乙個迴歸問題。它將單個卷積神經網路(cnn)應用於整個影象，將影象分成網格，並**每個網格的類概率和邊界框。
該演算法還可以**邊界框中存在物件的概率。如果乙個物件的中心落在乙個網格單元中，則該網格單元負責檢測該物件。每個網格中將有多個邊界框。
在訓練時，我們希望每個物件只有乙個邊界框。因此，我們根據哪個box與ground truth box的重疊度最高，從而分配乙個box來負責**物件行鉛。
yolo演算法是什麼？
2樓：霓脦那些
yolo 是一種使用神經網路提供即時物件檢測的演算法。該演算法因其速度和準確性而廣受歡迎。它已在各種應用中用於檢測交通訊號、人員、停車計時器和動物。
yolo 是「you only look once」一詞的縮寫。這是一種演算法，可以（即時）檢測和識別**中的各種物件。yolo 中的物件檢測是作為殲毀含迴歸問題完成的，並提供檢測到的影象的類別概率。
yolo 演算法餘輪採用卷積神經網路。
cnn) 即時檢測物體。顧名思義，該演算法只需要通過神經網路進行一次前向傳播來檢測物體。
這意味著整個影象中的**是在單個演算法執行中完成的。cnn 用於同時**各種類別概率和邊界框。
yolo 演算法由各種變體組成。
優點。1、速度：該演算法提高了檢測速度，因為它可以即時**物體。
2、高精度： yolo 是一種**技術，可提供準確的結果且背景誤差最小。
3、學習能力。
該演算法具有出色的學氏笑習能力，使其能夠學習物件的表示並將其應用於物件檢測。
yolo演算法是什麼?
3樓：八卦娛樂分享
yolo是一種目標檢測演算法。
目標檢測的任務是從**中找出物體並給出其類別和位置，對於單張**，輸出為**中包含的n個物體的每個物體的中心位置（x,y)、寬（w)、高（h)以及其類別。
yolo的**基於整個**，一次性輸出所有檢測到的目標訊號，包括其類別和位置。yolo首先將**分割為sxs個相同大小的grid。
介紹。yolo只要求grid中識別的物體的中心必須在這個grid內（具體來說，若某個目標的中心點位於乙個grid內，該grid輸出該目標類別的概率為1，所有其他grid對該目標**概率設定為0)。
實現方法：讓sxs個框每個都**出b個boungding box，bounding box有5個量，分別為物體的x,y,h,w和**的置信度；每個grid**b個bounding box和物體類別，類別使用one-hot表示。
yolo演算法是什麼意思？
4樓：小小杰小生活
yolo是一種目標檢測演算法。
yolo將物件檢測重新定義為乙個迴歸問題。它將單個卷積備吵讓神經網路。
cnn)應用於碰罩整個影象，將影象分成網格，並**每個網格的類概率和邊界框。例如，以乙個100x100的影象為例。我們把它分成網格，比如7x7。
然後，對於每個網格，網路都會**乙個邊界框仿局和與每個類別（汽車，行人，交通訊號燈。
等）相對應的概率。
重要性：yolo非常快。由於檢測問題是乙個迴歸問題，所以不需要複雜的管道。它比「r-cnn」快1000倍，比「fast r-cnn」快100倍。
的實踐。
yolo演算法是什麼？
5樓：網友
yolo演算法採用乙個單獨的cnn模型實現end-to-end的目標檢測。
首先將輸入**resize到448x448，然後送入cnn網路，最後處跡沒理網路**結果得到檢測的目標。相比r-cnn演算法，其是伍州穗乙個統一的框架，其速度更快，而且yolo的訓練過程也是end-to-end的。
yolo採用卷積網路來提取特徵，然後使用全連線層。
來得到**值。網路結構參考goolenet模型，包含24個卷腔卜積層。
yolo演算法是什麼？
6樓：小二狗聊科技
yolo演算法是一種目標檢測演算法。目標檢測任務的目標是找到影象中的所有感興趣區域，並確定這些區域的位置和類別概率遲旁銷。目標檢測領域的深度學習。
方法主要分為兩大類兩階段式（two-stage）目標檢測演算法和單階段式（one-stage）目標檢測演算法。兩階段式是先由演算法生成碼遊一系列候選邊界框作為樣本，啟御然後再通過卷積神經網路。
分類這些樣本。
yolo演算法原理
因為它採用深層卷積神經網路，吸收了當前很多經典卷積神經網路架構的優秀思想，在位置檢測和物件的識別方面，效能達到最優（準確率非常高的情況下還能達到即時檢測）。因為作者還將**開源了。真心為作者這種大公無私的心胸點贊。
美中不足的是雖然將**開源，但是在**介紹架構原理的時候比較模糊，特別是對一些重要改進，基本上是一筆帶過。現在在網路上有很多關於yolo原理的講解。
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