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yolo模型是开源的吗?

时间: 2023-08-31 14:02:29 浏览: 426

yolo源码+tensorflow版本

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目标检测 yolov1源码作者提出了一种新的物体检测方法YOLO。YOLO之前的物体检测方法主要是通过region proposal产生大量的可能包含待检测物体的 potential bounding box，再用分类器去判断每个 bounding box里是否包含有物体，以及物体所属类别的 probability或者 confidence，如R-CNN,Fast-R-CNN,Faster-R-CNN等。 YOLO不同于这些物体检测方法，它将物体检测任务当做一个regression问题来处理，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bounding box 的坐标、box中包含物体的置信度和物体的probabilities。因为YOLO的物体检测流程是在一个神经网络里完成的，所以可以end to end来优化物体检测性能。 YOLO检测物体的速度很快，标准版本的YOLO在Titan X 的 GPU 上能达到45 FPS。网络较小的版本Fast YOLO在保持mAP是之前的其他实时物体检测器的两倍的同时，检测速度可以达到155 FPS。相较于其他的state-of-the-art 物体检测系统，YOLO在物体定位时更容易出错，但是在背景上预测出不存在的物体（false positives）的情况会少一些。而且，YOLO比DPM、R-CNN等物体检测系统能够学到更加抽象的物体的特征，这使得YOLO可以从真实图像领域迁移到其他领域，如艺术。

是的，YOLO (You Only Look Once) 模型是开源的。YOLO 是一种实时目标检测算法，它可以在图像和视频中同时检测出多个对象并给出它们的位置和类别。YOLO 算法的作者 Joseph Redmon 在他的 GitHub 上开源了 YOLO 的代码和预训练模型。这意味着任何人都可以免费获取和使用这个模型来进行目标检测任务。开源的优势在于其代码透明，可以让其他人审查和改进算法，使其更加高效和准确。此外，YOLO 的开源性也促进了迅速发展的计算机视觉研究社区，使许多研究人员能够在该基础上做出许多改进和扩展。因此，可以说 YOLO 模型是开源的，这也是它在学术界和工业界得到广泛应用和研究的一个重要原因。

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