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计算机视觉——典型的目标检测算法(YOLOv1算法)(七)

预训练。使用 ImageNet 1000 类数据训练YOLO网络的前20个卷积层+1个average池化层+1个全连接层。训练图像分辨率resize到224x224。

其中，YOLO目标检测是一种突出且优秀的算法，其为“you only look once”的缩写，意为只需浏览一次即可识别出图中物体的类别与位置，且完美地平衡了检测速度和精度之间的关系。

这里我们谈的是Yolo-v1版本算法，其性能是差于后来的SSD算法的，但是Yolo后来也继续进行改进，产生了Yolo9000、YOLO v3算法。 传统方法常采用滑动窗口法，滑动窗口的目标检测算法思路非常简单，它将检测问题转化为了图像分类问题。

如何学习yolo?

如果你够厉害的话也可以针对v5的一个板块提出自己新的算法，比如改进CIOU之类的。文献综述好好写，论文格式好好弄。主要是因为yolo本身的思想已经很成熟了，在这个框架下的确很难做出些通用性的创新和提升。

拼合以后我们看到到了F位置，注意F位置的尺寸 （batch_size，26，26，75），分类数是 70 ，这里却是75，多出来的五个就是，x，y，w，h，conf（是物体与不是物体的判断）。

预训练。使用 ImageNet 1000 类数据训练YOLO网络的前20个卷积层+1个average池化层+1个全连接层。训练图像分辨率resize到224x224。

训练时的损失函数：YoloV8使用复杂的损失函数，确保正确实现并理解损失函数的计算是非常重要的。GPU内存问题：训练深度学习模型通常需要大量的GPU内存。

tune这个预训练模型160个epoch，学习率采用0.001，并且在第60和90epoch的时候将学习率除以10，weight decay采用0.0005。

YOLO设置 ，即调低不存在对象的bounding box的置信度误差的权重。 7）训练 YOLO先使用ImageNet数据集对前20层卷积网络进行预训练，然后使用完整的网络，在PASCAL VOC数据集上进行对象识别和定位的训练和预测。

目标检测-YOLOv3

1、不过待改进的地方有在小目标上召回率不高，靠近的群体目标检测效果不好，检测精度还有优化空间。

2、yolo_v3只会对1个prior进行操作，也就是那个最佳prior。而logistic回归就是用来从9个anchor priors中找到objectness score（目标存在可能性得分）最高的那一个。

3、在YOLOv3中作者决定使用sigmoid函数取代，原因是softmax假设类之间都是互斥的，例如属于“Person”就不能表示属于“Woman”，然而很多情况是这个物体既是“Person”也是“Woman”。

yolov用什么开发的?

1、DeepStream是一个用于构建AI应用的开源框架，包括YOLO（You Only Look Once）。在使用DeepStream运行YOLO并保存检测结果时，有几个重要的注意事项需要了解： 模型选择：首先，你需要选择一个适合你的应用场景的YOLO模型。

2、YOLO 是一个基于深度学习的end-to-end、real-time目标检测方法，至今已经有YOLOvYOLOvYOLO9000、YOLOv3 4个版本。

3、YOLOv1使用端到端的网络训练模型，速度快，但准确度相对低些，主要用于实时检测，例如视频目标检测。 由于YOLOv1是端到端进行训练，因此YOLOv1只有一条单一的网络分支。

4、用一个网络同时进行兴趣区域检测和分类，以YOLO（v1，v2，v3）和SSD为代表。Two-stage的方式面世比较早，由于需要将兴趣区域检测和分类分开进行，虽然精度比较高，但实时性比较差，不适合自动驾驶无人车辆感知等应用场景。

5、下面主要从两点来介绍下YOLO v2的提升之处。

6、YOLOv1使用ImageNet的图像分类样本采用224x224作为输入，来训练CNN卷积层。然后在训练对象检测时，检测用的图像样本采用更高分辨率的448x448的图像作为输入。但这样切换对模型性能有一定影响。

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