近年来YOLO系列层出不穷,更新不断,已经到v7版本。不能简单用版本高低来评判一个系列的效果好坏,YOLOv1-v7不同版本各有特色,在不同场景,不同上下游环境,不同资源支持的情况下,如何从容选择使用哪个版本,甚至使用哪个特定部分,都需要我们对YOLOv1-v7有一个全面的认识。 我将YOLO系列每个版本都表示成下图中的五个...
Rocky认为不能简单用版本高低来评判一个系列的效果好坏,YOLOv1-v7不同版本各有特色,在不同场景,不同上下游环境,不同资源支持的情况下,如何从容选择使用哪个版本,甚至使用哪个特定部分,都需要我们对YOLOv1-v7有一个全面的认识。 故Rocky将YOLO系列每个版本都表示成下图中的五个部分,逐一进行解析,并将每个部分带入...
YOLOv1是YOLO系列的开创性作品,它提出了一个全新的目标检测框架。与传统的目标检测算法(如R-CNN系列)不同,YOLOv1将目标检测视为回归问题,实现了端到端的训练。它通过单个神经网络直接预测所有目标的位置和类别,大大提高了检测速度。 关键技术特点: 端到端的训练:简化了目标检测流程,提高了效率。 统一网络结构:将...
YOLOv3 输入侧,Backbone,Neck,Head,Tricks大解析 YOLOv4 输入侧,Backbone,Neck,Head,Tricks大解析 YOLOv5 输入侧,Backbone,Neck,Head,Tricks大解析 YOLOx 输入侧,Backbone,Neck,Head,Tricks大解析 YOLOv6 输入侧,Backbone,Neck,Head,Tricks大解析 YOLOv7 输入侧,Backbone,Neck,Head,Tricks大解析 【一】YOLOv1-v7...
Head:在早期版本中只有一个 head,它包含所有输出参数——分类、bbox 的坐标等。后面的研究发现将它们分成不同的头会更有效率。从基于锚点到无锚点也发生了转变(v7 除外——出于某种原因,它仍然有锚点)。 数据增强:仿射变换、HSV 抖动和曝光变化等早期增强非常简单,不会改变对象的背景或环境。而最近的一些——MixU...
Rocky认为不能简单用版本高低来评判一个系列的效果好坏,YOLOv1-v7不同版本各有特色,在不同场景,不同上下游环境,不同资源支持的情况下,如何从容选择使用哪个版本,甚至使用哪个特定部分,都需要我们对YOLOv1-v7有一个全面的认识。 故Rocky将YOLO系列每个版本都表示成下图中的五个部分,逐一进行解析,并将每个部分带入...
【Make YOLO Great Again】栏目专注于从更实战,更深刻的角度解析YOLOv1-v7这个CV领域举足轻重的算法系列,并给出其在业务侧,竞赛侧以及研究侧的延伸思考。欢迎大家一起交流学习💪,分享宝贵的ideas与思考～ 大家好,我是Rocky。 近年来YOLO系列层出不穷,更新不断,已经到v7版本。Rocky认为不能简单用版本高低来评判...
YOLOv4-v7 Head侧解析(未完待续) 【一】YOLO系列中Head结构的由来以及作用 YOLO系列中的Head侧主要包含了Head检测头,损失函数部分以及Head侧的优化策略。 Head检测头体现了YOLO系列“简洁美”的思想,与two-stage检测算法相比,YOLO取消了RPN模块,设计了特征提取网络+检测头的end-to-end整体逻辑,其对工程的友好特性...
故Rocky将YOLO系列每个版本都表示成下图中的五个部分,逐一进行解析,并将每个部分带入业务向,竞赛向,研究向进行延伸思考,探索更多可能性。 【Make YOLO Great Again】YOLOv1-v7全系列大解析(Neck篇),【Make YOLO Great Again】YOLOv1-v7全系列大解析(Head篇)以及【Make YOLO Great Again】YOLOv1-v7全系列大解...
【Make YOLO Great Again】栏目专注于从更实战,更深刻的角度解析YOLOv1-v7这个CV领域举足轻重的算法系列,并给出其在业务侧,竞赛侧以及研究侧的延伸思考。欢迎大家一起交流学习💪,分享宝贵的ideas与思考～ 大家好,我是Rocky。 近年来YOLO系列层出不穷,更新不断,已经到v7版本。Rocky认为不能简单用版本高低来评判...