由于其速度之快和其使用的特殊方法,作者将其取名为:You Only Look Once(也就是我们常说的YOLO的全称),并将该成果发表在了CVPR 2016上,从而引起了广泛地关注。 YOLO 的核心思想就是把目标检测转变成一个回归问题,利用整张图作为网络的输入,仅仅经过一个神经网络,得到bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别...
YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection,是在CVPR2016提出的一种目标检测算法,核心思想是将目标检测转化为回归问题求解,并基于一个单独的end-to-end网络,完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。YOLO与Faster RCNN有以下区别: Faster RCNN将目标检测分解为分类为题和回归问题分别求解...
正如训练一样,对一张测试图像的检测预测只需要一个网络进行评估。在PASCAL VOC上,网络预测出每张图像98个边界框和每个框的类别概率。YOLO在测试时间上非常快,因为它只需要一个单一的网络进行评估,不像基于分类的方法。 网格设计在边界框预测中加强了空间多样性。通常一个物体落入哪个网格单元中是清楚的,并且网络在一...
百度试题 题目YOLO算法的全称是you only look once。() A.正确B.错误相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
YOLO（You Only Look Once）是一种突破性的目标检测算法，它独树一帜，以其独特的方法和高效性在计算机视觉领域引起了广泛关注。本文将深入解析YOLO的工作原理与实现细节，解答您关于YOLO的疑问。首先，YOLO自定义的损失函数是其创新点之一。与传统目标检测算法不同，YOLO采用了一种端到端的方式，将目标...
图3 网络结构 我们的检测网络拥有24个卷积层和两个全连接层。交替地使用1x1卷积层可以减少前一层的特征空间。我们在ImageNet分类任务上使用分辨率减半的图像对卷积层进行预训练,然后加倍分辨率再次进行目标检测。 网络的最终输出为7x7x30的预测张量。 训练
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection Abstract We present YOLO, a new approach to object detection. Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame object detection as a regression problem to spatially separated bounding boxes and assoc...
摘要: 将目标检测制定为一个回归问题,基于一个单独的end-to-end网络,完成从原始图像到题位置和类别的输出。 一、引入 相对传统的目标检测方法,YOLO有几个方面的优点...
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 发表:CVPR 2016 领域:CV-目标检测 概括:本文提出了流行的实时目标检测算法系列YOLO(You Only Look Once)的首个版本,具有如下特点 端到端的单阶段检测:将目标检测任务视为一个回归问题,同时预测边界框的位置和类别 ...