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計(jì)算機(jī)視覺(jué)——典型的目標(biāo)檢測(cè)算法(YOLOv1算法)(七)

1、2）用步驟1）得到的前20個(gè)卷積層網(wǎng)絡(luò)參數(shù)來(lái)初始化YOLO模型前20個(gè)卷積層的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，然后用 VOC 20 類(lèi)標(biāo)注數(shù)據(jù)進(jìn)行YOLO模型訓(xùn)練。

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2、這里我們談的是Yolo-v1版本算法，其性能是差于后來(lái)的SSD算法的，但是Yolo后來(lái)也繼續(xù)進(jìn)行改進(jìn)，產(chǎn)生了Yolo9000、YOLO v3算法。 傳統(tǒng)方法常采用滑動(dòng)窗口法，滑動(dòng)窗口的目標(biāo)檢測(cè)算法思路非常簡(jiǎn)單，它將檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為了圖像分類(lèi)問(wèn)題。

3、另一類(lèi)是本文描述以及后面會(huì)更新?lián)Q代的YOLO算法，稱(chēng)為one-stage，將目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)單純看做回歸任務(wù)。YOLOv1使用端到端的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練模型，速度快，但準(zhǔn)確度相對(duì)低些，主要用于實(shí)時(shí)檢測(cè)，例如視頻目標(biāo)檢測(cè)。

yolo算法是什么?

YOLO 是一種使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供實(shí)時(shí)對(duì)象檢測(cè)的算法。該算法因其速度和準(zhǔn)確性而廣受歡迎。它已在各種應(yīng)用中用于檢測(cè)交通信號(hào)、人員、停車(chē)計(jì)時(shí)器和動(dòng)物。YOLO 是“You Only Look Once”一詞的縮寫(xiě)。

Yolo算法采用一個(gè)單獨(dú)的CNN模型實(shí)現(xiàn)end-to-end的目標(biāo)檢測(cè)。首先將輸入圖片resize到448x448，然后送入CNN網(wǎng)絡(luò)，最后處理網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果得到檢測(cè)的目標(biāo)。

yolo算法是一種目標(biāo)檢測(cè)算法。目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)的目標(biāo)是找到圖像中的所有感興趣區(qū)域，并確定這些區(qū)域的位置和類(lèi)別概率。

YOLO (You Only Look Once)，是一個(gè)用于目標(biāo)檢測(cè)的網(wǎng)絡(luò)。目標(biāo)檢測(cè)任務(wù)包括確定圖像中存在某些對(duì)象的位置，以及對(duì)這些對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)。以前的方法，比如R-CNN和它的變種，使用一個(gè)管道在多個(gè)步驟中執(zhí)行這個(gè)任務(wù)。

YOLO是一種流行的物體檢測(cè)算法，全稱(chēng)為You Only Look Once。YOLO（You Only Look Once）是一種流行的物體檢測(cè)算法，它被廣泛應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。

關(guān)于YOLOv3的一些細(xì)節(jié)

1、YOLOv3借鑒了YOLOv1和YOLOv2，雖然沒(méi)有太多的創(chuàng)新點(diǎn)，但在保持YOLO家族速度的優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，提升了檢測(cè)精度，尤其對(duì)于小物體的檢測(cè)能力。

2、YOLO層是一個(gè)預(yù)測(cè)值和Lables目標(biāo)值相減求損失的層。

3、其二：每一張圖片有一萬(wàn)多anchor box要訓(xùn)練，yolov3算法效率豈不太低。 為此yolov3采用了中心負(fù)責(zé)制，即gt box中心落在哪個(gè)cell，就由該cell上面的某個(gè)anchor box用來(lái)負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)該gt box中的物體。

4、YOLO3更進(jìn)一步采用了3個(gè)不同尺度的特征圖來(lái)進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)。能夠檢測(cè)的到更加細(xì)粒度的特征。 對(duì)于這三種檢測(cè)的結(jié)果并不是同樣的東西，這里的粗略理解是不同給的尺度檢測(cè)不同大小的物體。

5、YOLOv3算法的基本思想可以分成兩部分：按一定規(guī)則在圖片上產(chǎn)生一系列的候選區(qū)域，然后根據(jù)這些候選區(qū)域與圖片上物體真實(shí)框之間的位置關(guān)系對(duì)候選區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注。

6、YOLOv3使用了更加深的骨干網(wǎng)絡(luò)DarkNet53，同時(shí)加入了多尺度預(yù)測(cè)，在COCO數(shù)據(jù)集上聚類(lèi)； 9中不同尺度的anchor，在分類(lèi)上使用sigmoid激活函數(shù)，支持了目標(biāo)的多分類(lèi)。

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