yolo系列目標檢測演算法發展史
1樓：戶如樂
目標檢測的發展大致經歷了兩個歷史時期，如下圖所示：
從圖中可以看出，joseph redmon於2015年提出yolo演算法是的單階段目標檢測演算法的開山鼻祖，跟扒指鎮於2014年提出的rcnn系列兩階段目標演算法一起引領基於深度學習的目標檢測演算法的發展。yolo系列演算法是一種能滿足即時檢測要求(fps > 30)的高精度演算法，如下圖所示，所以受到廣大工程應用人員的青睞，在實際專案中有非常廣泛的應用，值得初學者投入時間精力去學習、研究和應用。
yolov2有一些待改進點：
yolov3是在yolov2的待改進點上春粗做了進一步的優化，包括：
從此其它人開始接手yolo系列演算法的逗棚改進工作，比較出名的有：
使用 yolo v5 進行目標檢測
2樓：青檸姑娘
在這篇文章中，我們將使用來自 aws 上的 coco 資料集（可定製）的影象設定和執行 yolo。
一般來說，分類技術在自動駕駛 汽車 中沒有多大幫助，因為它只**影象中的乙個物件，並且不給出該影象的位置。 而目標檢測在自動駕駛 汽車 中非常重要，可以檢測場景中的物件及其位置。 yolo（你只看一次）是由 joseph redmon 等人建立的一種高速即時物件檢測演算法。
yolo使用卷積神經網路 (cnn)解決概率的迴歸問題。 後來又進行了一些修改。 為了進行**，yolo 只需要通過 cnn 進行一次前向傳播。
它輸出具有相應邊界框的對轎羨姿象。 它廣泛用於自動駕駛 汽車 以檢測場景中的物體。
第 1 步：設定帳戶（這步可以跳過）
來自 的 api 金鑰。
中的團隊名稱。 預設團派亂隊名稱將是使用者 id。
第 2 步：建立 aws 例項（如果你在本機訓練這步也可以跳過）
在閉絕建立例項時，選擇「deep learning ami (ubuntu version — ami-01f1096e6659d38fa」ami，因為它具有深度學習任務所需的庫。 如果我們在「選擇aws機器映像 (ami)」步驟中搜尋「deep learning」，我們可以找到這。為「例項型別」選擇 p3 例項。
例項型別 就足夠了。為了節省成本，請在「配置例項」步驟下選擇 spot 例項。
第 3 步：安裝依賴項
登入 aws 例項後，使用以下命令建立 conda 環境並設定 weights & bias 環境變數：
第 4 步：訓練、驗證和測試
第 5 步：檢查指標
驗證集真實標籤。
驗證集**標籤。
訓練的損失。
測試。以上所有結果都會儲存在資料夾yolov5runsdetectexp下。
剛剛開始接觸目標檢測是不是學yolo系列比較好呢？
3樓：3d視覺開發者社群
要入門目標檢測還是要先把基本的知識框架搭建起來，包括其概念、模型、特徵還有發展趨勢等。
目標檢測的經典模型包括「2-stage」和「1-stage」。兩階段（2-stage）模型因其對**的兩階段處理得名，以r-cnn系列為代表，包括r-cnn、fast r-cnn、faster r-cnn；單階段（1-stage）檢測模型則沒有中間的區域檢出過程，是直接從**獲得**結果，除了比較知名的yolo系列，還包括ssd。所以，yolo系列也只是目標檢測的演算法之一，不同的演算法都各有優缺點，還是需要先了解了以後再做決定。
基於yolo演算法質量檢測的前景展望
4樓：
yolo演算法（you only look once）是一種深度學習目標檢測演算法，具有速度快、準確率高等優點，因此在實際應用中廣受歡迎。基於yolo演算法的質量檢測應用也越來越受到重視，其前景展望如下：1.
在製造業中，基於yolo演算法的質量檢測應用可以大幅提高產品質量和生產效率。通過檢測產品表面的缺陷、裂痕、汙漬等問題，及時發現和修復問題，降低廢品率和生產成本，提高產品的整體質量。2.
在醫學領域，基於yolo演算法的質量檢測應用可以協助醫生進行疾病的診斷和**。例如，可以檢測ct或mri掃瞄影象中的異常區域，幫助醫生更快速地發現腫瘤、病變等疾病，並進行精準**。3.
在農業領域，基於yolo演算法的質量檢測應用可以協助農民進行農作物生長和病蟲害檢測。例如，可以檢測農作物的葉片、果實是否存在病蟲害等問題，及時採取措施防治病蟲害，提高農作物產量和質量。4.
在智慧型家居領域，基於yolo演算法的質量檢測應用可以協助人們實現更智慧型的家居管理。例如，可以檢測家居中的物品位置和狀態，自動控制家電裝置的開關，為人們提供更加便利和智慧型的生活體驗。綜上所述，基於yolo演算法的質量檢測應用具有廣泛的應用前景，未來將會有更多的領域將其應用於實際生產和生活中，促進智慧型化和自動化的發展。
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