yolo发展史一图流
时间: 2023-11-12 18:00:30 浏览: 72
很抱歉,我无法提供图片,但是我可以为您提供文字描述。YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,由Joseph Redmon等人于2016年提出。YOLOv3是YOLO的第三个版本,于2018年发布,相较于前两个版本,YOLOv3在检测精度和速度上都有所提升。此外,YOLO算法还可以应用于交通标志识别等领域。
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介绍一下yolo发展史
YOLO是一种目标检测算法,其发展史可以分为以下几个阶段:
1. YOLOV1:于2015年提出,是YOLO的第一个版本,采用单个卷积神经网络同时预测物体类别和位置,速度快但准确率较低。
2. YOLOV2:于2016年提出,对YOLOV1进行了改进,采用更深的卷积神经网络,加入了锚框(anchor)机制,提高了检测精度。
3. YOLOV3:于2018年提出,对YOLOV2进行了改进,采用了多尺度预测,使用FPN结构提取特征,加入了多尺度预测和多尺度训练,进一步提高了检测精度。
4. YOLOV4:于2020年提出,对YOLOV3进行了改进,采用了更大的模型,使用CSPDarknet53作为主干网络,加入了SPP结构和PANet结构,进一步提高了检测精度。
5. YOLOV5:于2020年提出,是YOLO的最新版本,采用了更轻量的模型,使用了更高效的主干网络,加入了多尺度训练和测试,进一步提高了检测速度和精度。
yolo算法的发展史
YOLO(You Only Look Once)算法是一种实时物体检测算法,由Joseph Redmon在2015年提出。相比于传统的检测算法,YOLO的优势在于速度非常快,可以实现实时检测。YOLO算法通过将图像划分成多个网格,每个网格预测出该网格内物体的类别和位置信息。
自YOLO算法提出以来,经历了以下几个版本的升级:
1. YOLOv2:在2016年提出,使用了更深的网络结构,引入了anchor机制,同时增加了batch normalization,使得性能有了大幅提升。
2. YOLOv3:在2018年提出,主要改进包括使用残差结构的Darknet-53网络、使用FPN结构进行多尺度检测、使用更细粒度的特征图进行物体检测等。性能再次得到大幅提升。
3. YOLOv4:在2020年提出,主要改进包括使用CSPDarknet53网络、使用SPP结构进行多尺度检测、引入mish激活函数等。性能再次得到提升。