YOLO 系列目标检测大合集

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概述 YOLO（You Only Look Once，你只看一次）是一系列开创性的实时目标检测模型，它们彻底改变了计算机视觉领域。由Joseph Redmon开发，后续版本由不同研究人员迭代，YOLO模型以其在图像中检测对象的高速度和准确性而闻名。以下是对每个YOLO版本的详细查看： 1. YOLOv1 发布时间： 2016年 主要贡献： 1. 统一检测：YOLOv1引入了一种新方法，将目标检测框架作为一个单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率。 2. 网格系统：图像被划分为S x S的网格，每个网格单元预测B个边界框及其置信度分数。 3. 速度：YOLOv1比之前的检测系统（如R-CNN和Faster R-CNN）快得多，实现了每秒45帧（fps）的实时性能，快速版本达到155 fps。 限制： 1. 定位误差：YOLOv1在精确定位较小对象时存在困难。 2. 泛化：它倾向于对新出现或频率较低的对象泛化能力较差。 2. YOLOv2 ………………………………