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什么是yolo?yolo算法的網絡結構

來源:千鋒教育
發布人:wjy
時間: 2023-03-15 16:44:00 1678869840

  YOLO(You Only Look Once)是一種快速的目標檢測算法,由美國約瑟夫·雷德蒙德·斯塔克(Joseph Redmon)在2016年提出。YOLO算法的主要特點是將目標檢測任務轉化為單個神經網絡的回歸問題,能夠實現實時目標檢測。

什么是yolo?yolo算法的網絡結構

  YOLO算法的網絡結構如下:

  輸入層:輸入圖像大小為416×416。

  卷積層:采用卷積和池化操作,從輸入圖像中提取特征。

  連接層:將前面的卷積層與后面的全連接層連接起來,實現特征提取和分類。

  全連接層:輸出檢測結果,包括目標類別、坐標位置和置信度。

  YOLO算法的主要思想是將輸入圖像劃分為S×S個網格單元,每個網格單元預測B個邊界框,每個邊界框包含5個預測值,分別為中心坐標、邊界框寬度、邊界框高度和置信度。置信度表示邊界框中是否包含目標對象。最終的檢測結果是在所有網格單元和邊界框的基礎上,通過置信度和類別概率進行篩選和過濾,得到最終的目標檢測結果。

  YOLO算法具有高效和準確的特點,可以在保證檢測精度的同時,實現實時的目標檢測。因此,YOLO算法在物體檢測、智能監控、自動駕駛等領域得到了廣泛的應用。

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