YOLO模型是基于深度卷积神经网络(CNN)进行训练和设计的。网络有24个卷积层和最后的2个全连接层。YOLO模型将输入图像划分为多个网格(7x7),每个网格负责预测该区域内目标的存在性、类别和位置,这使得YOLO能够同时检测多个目标,并有效处理目标之间的重叠和遮挡问题。 模型的最终输出是7×7×30的预测张量,包含的信息如下:...
YOLO的全称是you only look once,指只需要浏览一次就可以识别出图中的物体的类别和位置。 因为只需要看一次,YOLO被称为Region-free方法,相比于Region-based方法,YOLO不需要提前找到可能存在目标的Region。 也就是说,一个典型的Region-base方法的流程是这样的:先通过计算机图形学(或者深度学习)的方法,对图片进行分析,...
YOLOv5提供了四个不同版本的模型(Yolov5s、Yolov5m、Yolov5l、Yolov5x),这些模型的主要区别在于模型深度(depth_multiple)和模型宽度(width_multiple)两个参数。Yolov5s是深度最浅、特征图宽度最小的网络,速度最快但精度较低;而其他三个版本在Yolov5s的基础上不断加深加宽,精度逐渐提升但速度相应减慢。 综上所...
YOLOv11环境搭建、YOLOv11模型改进、YOLOv11项目介绍,一文速通!!, 视频播放量 2347、弹幕量 0、点赞数 62、投硬币枚数 9、收藏人数 38、转发人数 3, 视频作者 Ai学术叫叫兽, 作者简介 我是让科研变的更简单的叫叫兽!国奖,发表多篇SCI,深耕目标检测领域,多项竞赛经历
速度快,YOLO模型可以达到45FPS。 YOLO使用图像的全局信息做预测,因而对背景的误识别率比Fast R-CNN低。 YOLO学习到的特征更加通用,在艺术品的检测上准确率高于DPM和R-CNN(YOLO泛化能力强)。 缺点: 每个cell(格子)只能拥有一个label和两个bounding box,这个空间局限性,使得对小物体检测效果不好(尤其是密集的小物...
模型实战:基于深度学习的目标检测算法全面解析,从YOLOv1~v11,8小时带你吃透这11个模型! 2168 -- 9:35 App 基于YOLOv8/v7/v6/v5的舰船检测与识别系统演示与介绍(深度学习模型+PySide6界面+训练代码) 3426 1 10:23 App 钢材表面缺陷检测系统演示与介绍(YOLOv8/v7/v6/v5模型+PySide6界面+训练数据集) 2218...
基于YOLOv8/v7/v6/v5的活体人脸检测系统演示与介绍(Python+PySide6界面+训练代码) 09:59 基于YOLOv8/v7/v6/v5的水果品质检测系统演示与介绍(Python+PySide6界面+训练代码) 09:42 基于YOLOv8/v7/v6/v5的机械器件识别系统演示与介绍(深度学习模型+PySide6界面+训练代码) 09:42 基于YOLOv8/v7/v6/v5的夜...
YOLO-v1介绍 YOLO是一个端到端的目标检测算法,不需要预先提取region proposal(RCNN目标检测系列),通过一个网络就可以输出:类别,置信度,坐标位置,检测速度很快,不过,定位精度相对低些,特别是密集型小目标。 YOLO将图像resize到448x448作为输入,输出7x7x30,即:将图片划分为7x7,每个单元格独立检测。这里需要注意,不...
(1)用来控制模型的宽度,主要作用于args中的ch_out。 (2)如第一个Conv层,ch_out=64,那么在v5s实际运算过程中,会将卷积过程中的卷积核设为64x0.5,所以会输出32通道的特征图。 2、backbone # YOLOv5 v6.0 backbonebackbone:# [from, number, module, args][[-1,1,Conv, [64,6,2,2]],# 0-P1/2[...