yolo每个版本的不同
时间: 2024-03-19 07:04:56 浏览: 30
YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,它的每个版本都有不同的改进和优化。这里列举一些主要的版本变化:
1. YOLOv1:第一版YOLO,使用单个尺度的图像输入,通过卷积神经网络提取特征,然后使用全连接层进行目标分类和定位,存在检测不准确和漏检等问题。
2. YOLOv2:在YOLOv1的基础上进行改进,引入了Batch Normalization,使用Anchor Boxes进行目标定位,使用Darknet-19作为基础网络,准确率和速度都有所提高。
3. YOLOv3:相比于YOLOv2,引入了多尺度检测,采用FPN结构提取特征,使用更多的Anchor Boxes进行目标定位,改进了损失函数,精度和速度都有所提高。
4. YOLOv4:采用CSPNet结构提取特征,使用SPP结构进行多尺度检测,引入了Mish激活函数,改进了数据增强方法,精度和速度都有所提高。
每个版本的改进都是为了提高检测精度和速度,适应更多的应用场景。
相关问题
yolo不同版本区别图解
YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法。不同版本的YOLO在算法结构和性能方面有一些区别。以下是YOLO不同版本的主要区别:
1. YOLOv3:
- YOLOv3使用了多标签分类,取代了以前版本中的softmax分类。
- 在YOLOv3中,采用了三种不同尺度的特征图来进行目标检测,分别是13x13、26x26和52x52。
- YOLOv3使用了Darknet-53作为主干网络。
- YOLOv3通过使用FPN(Feature Pyramid Networks)来提取多尺度的特征,并进行目标检测。
2. YOLOv4:
- YOLOv4使用了更强大的骨干网络来提取特征,如CSPDarknet53和PANet。
- YOLOv4在目标检测方面使用了更高的分辨率,提高了检测的精度。
- YOLOv4引入了各种新的技术和模块,如SAM(Spatial Attention Module)、Bottleneck C3、DCBv3、YOLOv3-tiny等。
3. YOLOv5:
- YOLOv5是一种轻量级的YOLO版本,具有更小的模型体积和更高的速度。
- YOLOv5使用了EfficientNet作为主干网络,并引入了PANet和BottleneckCSP等模块。
- YOLOv5在YOLOv4的基础上进行了一些改进,如更好的精度、更高的速度和更好的部署性能。
以上是YOLO的不同版本之间的主要区别。每个版本都有其独特的特点和性能。具体选择哪个版本取决于实际应用需求和硬件资源。
YOLO算法不同版本
YOLO算法有两个不同的版本:YOLOV1和YOLOV2。YOLOV1为物体检测领域带来了很多新思想,但它也存在一些缺点,比如每个cell只能预测一个类别,并且无法解决物体重叠的问题,对小物体的检测效果也不理想。为了改进这些问题,YOLOV2诞生了。YOLOV2相比于YOLOV1,舍弃了dropout并采用了卷积后进行Batch Normalization,将网络的每一层都做了归一化,让收敛相对更容易。