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在目标检测领域中，YOLO系列算法（YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv6, YOLOv7, YOLOv8, YOLOX和ppyolo）成为了焦点。这些算法分别通过优化网络结构、损失函数和预测策略，提高了检测速度与精度。具体分析这些算法，可以从其核心原理与实现代码两方面进行。每一代YOLO算法在前代的基础上，引入了新的技术...
【YOLO目标检测】不愧是教授,3小时就把导师三年没让我搞明白的YOLOv7/v6/v5/v4/v3/v2/v1讲明白了!简直让我茅塞顿开!共计15条视频,包括:1.YOLOV7、2.YOLOv7源码解读 训练参数-1-命令行参数介绍、3.训练参数-2-基本参数作用等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv8的如何改进进行详细…
Anchor-Free:YOLOv6-v1,YOLOv6-v2,YOLOX,YOLOE,YOLOX-Lite,FastestDet Face-Detection:YOLOv5-Face,YOLOFace-v2 Segmentation:YOLOv5-Segment KeyPoint:YOLOv7-Keypoint Classfication: ResNet, DarkNet,... Comparison of ablation experiment results Model...
五、横空出世:YOLOv5 (5.1)性能表现 (5.2)网络模型(YOLOv5s) (5.2.1)Backbone(特征提取模块) (5.2.1)EfficientNet (5.3)改进之处 六、昙花一现:YOLOv6 七、谁与争锋:YOLOv7 (7.1)性能表现 (7.2)网络模型 (7.3)改进之处 (7.3.1)RepVGG(最大改进) ...
yolov4-backbone 自说自话 因为笔者目前进度只看了这四篇,所以关于V5、V6和V7的知识打算后续再总结补充,先说说从V1 - V4的设计中体会到的点 这四个版本,作者都在紧跟最新技术来修改和优化backbone的设计,而从V1开始,作者在论文中其实就隐约提到检测和分类网络设计是有区别的,落在实际的网络设计上,就是作者在...
在美团 YOLOv6 推出后不到两个星期,YOLOv4 团队就发布了更新一代的YOLOv7版本 YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内,速度和精度都超过了所有已知
简介:EdgeYOLO来袭 | Xaiver超实时,精度和速度完美超越YOLOX、v4、v5、v6(一) 本文提出了一种基于最先进YOLO框架的高效、低复杂度和Anchor-Free的目标检测器,该检测器可以在边缘计算平台上实时实现。 本文开发了一种增强的数据增强方法,以有效抑制训练过程中的过拟合问题,并设计了一种混合随机损失函数,以提高小目标...