YOLOv1最后采用的是全连接层直接对边界框进行预测,其中预测框的宽与高是相对整张图片大小的,而由于各个图片中存在不同尺度和长宽比(scales and ratios)的物体,YOLOv1在训练过程中学习适应不同物体的形状是比较困难的,这也导致YOLOv1在精确定位方面表现较差。YOLOv2则引入了一个anchor boxes的概念,这样做的目的就...
4. YOLOv1的优缺点 二、 YOLOv2 1. 模型结构: 2. YOLOv2的改进点: 三、 YOLOv3 1. 模型结构: 2. 推理过程: 四、YOLOv4 1. 模型结构 2. Backbone训练策略 3. Backbone推理策略——Mish激活函数 4. Head层训练策略 5. Head层推理策略 五、 YOLOv5 1. 模型介绍 2. YOLOv5基础组件 3. 输入端详解...
YOLO算法：从V1到V7的细节解析与比较YOLO系列算法以其高效性和实时性在物体检测领域占据重要地位。YOLO的核心评价指标围绕IOU（Intersection over Union，交并比）展开，它衡量预测框与真实框的重合程度。当IOU超过阈值，预测被认为是正确的。混淆矩阵则为我们提供了一套全面的精度评估工具，包括Accuracy、Preci...
Ultralytics:YOLOV11将于20240930发布!我们一起来总结YOLOV3、V5、V8的变化以及对V11的猜测!, 视频播放量 6895、弹幕量 0、点赞数 113、投硬币枚数 39、收藏人数 87、转发人数 89, 视频作者 魔傀面具, 作者简介 github:https://github.com/z1069614715,相关视频:Ultraly