训练时,YOLOs通常用TAL【Tood: Task-aligned one-stage object detection】为每个实例分配多个正样本。这使得YOLOs依赖于NMS进行后处理,导致了部署的次优的推理效率。我们提出了一种无 NMS 的 YOLOs 训练策略,即双标签指定和一致匹配度量,实现了高效率和有竞争力的性能双标签指定与一对多分配不同,一对一匹配只为...
一、标题论文下载源码地址二、摘要在过去的几年中,YOLO 因其在计算成本和检测性能之间的有效平衡而成为实时物体检测领域的主导范式。研究人员已经探索了 YOLO 的架构设计、优化目标、数据增强策略等,并取得了显…
YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection 代码:https://github.com/THU-MIG/yolov10 摘要 Yolos 对非最大抑制(NMS)的依赖阻碍了端到端部署,并对推理延迟产生了不利影响,此外,YOLOs 中各组件的设计缺乏全面、彻底的检查,导致了明显的计算冗余,限制了模型的能力。本文的目标是从后处理和模型架构中推...
YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection Official PyTorch implementation ofYOLOv10. NeurIPS 2024. Comparisons with others in terms of latency-accuracy (left) and size-accuracy (right) trade-offs. YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection. ...
YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection. Ao Wang, Hui Chen, Lihao Liu, Kai Chen, Zijia Lin, Jungong Han, and Guiguang Ding Abstract Over the past years, YOLOs have emerged as the predominant paradigm in the field of real-time object detection owing to their effective balance be...
YOLO是一个可以实现CNN端到端(end-to-end)的一阶目标检测算法,直接采用CNN对输入的图像进行特征提取,之后根据提取到的CNN特征对目标检测框的坐标和大小等信息进行回归预测,也就是说将目标检测转换为一个回归问题来处理。 二、设计思路 在YOLO的网络结构上,其主干网络还是采用了非常常见的CNN结构,也是常见的卷积层操...
YOLO: Real-Time Object Detection 官方介绍的方法安装好了yolo之后,然后使用命令: ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 测试时出现了如下的问题: 就是将权重文件中的所有的都遍历了一遍 问题所在: 因为官方给的下载方法是:使用命令的形式: ...
YOLO: Real-Time Object Detection 官方介绍的方法安装好了yolo之后,然后使用命令: ./darknet detect cfg/yolov3.cfg yolov3.weights data/dog.jpg 1. 测试时出现了如下的问题: 就是将权重文件中的所有的都遍历了一遍 问题所在: 因为官方给的下载方法是:使用命令的形式: ...
We propose the first real-time end-to-end object detector, which not only outperforms current state-of-the-art real-time detectors in terms of accuracy and speed, but also requires no post-processing, so the inference speed is not delayed and remains stable. ...
【CV论文阅读】YOLO:Unified, Real-Time Object Detection,YOLO的一大特点就是快,在处理上可以达到完全的实时。原因在于它整个检测方法非常的简洁,使用回归的方法,直接在原图上进行目标检测与定位。多任务检测:网络把目标检测与定位统一到一个深度网络中,而且可以同