： https://hackernoon.com/understanding-yolo-f5a74bbc7967 理解YOLO目标检测 ?...这篇文章从它的角度解释了YOLO目标检测结构。它将不会描述网络的优缺点以及每个网络设计如何选择的原因。相反的，它关注的是网络是如何工作的。...首先理解最初的版本更加容易，然后再去检查改变了什么以及为什么改变。 YOLO是什么 YOLO（你只看一次）,是用于物体检测的一个网络。...预测向量 理解YOLO的第一步是它如何编码其输出。 输入图像被分成S×S单元格。 对于图像上存在的每个对象，一个网格单元被称为“负责”预测它。 那是物体中心落入的单元格。...YOLO损失函数——第四部分 除了? obj 项外，该等式看起来类似于分类的正常求和平方误差。使用该术语是因为当单元格上没有对象时（前面讨论的条件类概率），我们不会惩罚分类误差。
今天，我们将研究如何在OpenCV框架中使用YOLO。YOLO于2016年问世，用于多目标检测，它与OpenCV框架兼容，但我们需要下载“ yolov3.weights”和“yolov3.cfg”。...但是在此之前，我们必须将blob馈给yolo算法并从输出层提取其特征。我们可以将其与CNN模型相关联。才外，我们还对置信度预测超过50％的对象感兴趣。 挑战在于分离算法检测到的冗余对象。...希望本文对大家理解我们如何在OpenCV框架中使用YOLO有所帮助。
2.YOLO的实现方案 YOLO中没有了直接提取候选区(Region Proposal)的步骤，取而代之的是将图片划分成S x S 个网格(Grid Cell)，论文中S = 7；每个Grid Cell...图片来源【1】 没有候选区(Region Proposal)之后，YOLO的结构非常直接，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。...YOLO训练 YOLO先把前20层卷积网络层+平均池化层(Average-pooling Layer)+全连接层(Fully Connected Layer)在ImageNet数据集上进行预训练。...5.YOLO预测(inference) 训练好的YOLO网络，输入一张图片，输出一个7x7x30的张量(tensor)来表示图片中所有网格(Grid Cell)包含Object的概率以及该Object...最后输出列表中的就是YOLO检测出的Objects。
理解单元格类型基本信息 Spread支持几十种单元格类型，如复选框单元格、日期时间单元格、或者一个简单的文本单元格。单元格类型可以对单独的单元格、列、行、一个单元格区域，甚至是整个表单进行设置。...单元格类型决定了用户与单元格交互的方式，包括如何对数据进行访问、显示和校验等。...单元格类型为单元格定义了一个editor用以处理输入数据，一个formatter用以分析和格式化数据，还有一个render用以控制单元格的数据如何显示。...单元格类型常常在数据模型中传递原始数据。 头部单元格 头部的单元格是可以渲染的，但是是不可编辑的。虽然你可以将一种单元格类型赋给行头或者列头的单元格，但是单元格类型仅仅用来描绘。...Spread演示事例中的自定义编辑器示例（Spread for Windows Forms 5\samples folder）显示了如何使用控件使之成为单元格editor。
（https://github.com/ayooshkathuria/YOLO_v3_tutorial_from_scratch） 先决条件 你需要了解卷积神经网络如何工作。...为了理解这一点，我们必须围绕锚的概念展开思考。 请注意，我们在此讨论的单元格是预测特征图上的单元格。我们将输入图像划分为一个网格只是为了确定预测特征图的哪个单元负责预测。...做出预测 以下公式描述了如何转换网络输出以获得边界框预测。 ? YOLO方程 bx，by，bw，bh是我们预测的x，y中心坐标，宽度和高度。tx，ty，tw，th是网络输出的内容。...请注意，中心现在位于红色单元格或第7行的第8个单元格的正上方。这打破了YOLO的理论，因为如果我们假设红框负责预测这只狗，那么该狗的中心必须位于红细胞中，而不是位于其旁边的那个红色细胞中。...我们如何将检测结果从10647减少到1？ 通过对象置信度进行阈值化 首先，我们根据盒子的客观性得分对其进行过滤。通常，分数低于阈值的框将被忽略。 非最大抑制 NMS旨在解决同一图像的多次检测问题。
机器之心转载 来源：知乎 作者：知乎用户@迪迦奥特曼 YOLO 新版本那么多，到底选哪个？...之前本人写了一个 YOLO 合集的文章（迪迦奥特曼：从百度飞桨 YOLOSeries 库看各个 YOLO 模型：https://zhuanlan.zhihu.com/p/550057480） ，对 YOLOv6...此外想聊聊关于怎么选 YOLO 模型去训业务数据集的一些感想。...，采用 EfficientRep，也就是第一版 v6 的结构； 对于 M/L 版本的大模型，采用 CSPBepBackbone，是借鉴 CSP 思想这次新加的； 图虽然直观但是不全，具体还是看代码好理解...怎么选模型 今年堪称 YOLO 内卷元年，先是 yolov5 yolox yoloe 神仙打架，各大用户用的正欢，一看美团 v6 出来了哇新 yolo 马上就换 v6，再一看 v7 出来了立马再换 v7
图1 计算机视觉任务（来源: cs231n） 在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。...本文主要讲述Yolo-v1算法的原理，特别是算法的训练与预测中详细细节，最后将给出如何使用TensorFlow实现Yolo算法。 ?...图2 目标检测算法进展与对比 滑动窗口与CNN 2 在介绍Yolo算法之前，首先先介绍一下滑动窗口技术，这对我们理解Yolo算法是有帮助的。...小结 9 这篇长文详细介绍了Yolo算法的原理及实现，当然Yolo-v1还是有很多问题的，所以后续可以读读Yolo9000算法，看看其如何改进的。...Ng说Yolo的paper是比较难读的，其实是很多实现细节，如果不看代码是很难理解的。所以，文章中如果有错误也可能是难免的，欢迎交流指正。
图片我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。...要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。图片YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。...要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。...YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。...类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。图片
本文将详细介绍如何使用Pytorch从0到1完成YOLO v3算法，实现基于python3.5，Pytorch3.0，文中提到的所有代码都可以从Github中找到。...教程包括五个部分，本文只涉及第一个部分： 第一部分：理解YOLO的工作原理 第二部分：建立神经网络层 第三部分：完成整个网络的搭建 第四部分：目标score阈值化和NMS（非极大值抑制） 第五部分：完成整个网络的从输入搭配输出流程...这与YOLO如何训练有关，只有一个边界框负责检测任何给定的对象。 首先，我们必须确定这个边界框属于哪个单元格。 为此，我们将输入图像划分成与最终特征映射相等的维度网格。...注意现在中心位于我们的红色区域或第7排的第8个单元格的右侧。这打破了YOLO背后的理论，因为如果我们假设红色区域负责预测狗，狗的中心必须位于红色区域中，而不是位于红色区域旁边的其他网格里。...10 YOLO网络搭建实践 本章节主要介绍如何搭建YOLO网络，在理解本章节之前，假设你已经基本掌握了pytorch的用法。
很多情况下，公司业务报表有合并单元格，例如下表。我们无法直接进行下一步动作，比方我们想看看销售业绩排名，对销售额进行排序，此表无法直接实现。...有些同学采用了一种暴力方式，对合并单元格进行破坏，然后空白处用公式填充再进行排序。这里介绍一种温和方式，原表结构无需改变。
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。...要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。图片YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。...要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。...YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。...类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。图片YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。
1.6 yolov1 缺陷 2 参考资料 本文为作者对 yolov1 算法学习的理解笔记，部分图片和文字来源于网络。...Yolo的CNN网络将输入的\(448*448\)图片分割成 S∗S 网格，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标，如图下图所示，可以看到狗这个目标的中心落在左下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个狗...）： 损失函数理解 loss计算公式如下图（来源于网络）： yolo损失函数 损失函数分析： 1....为了平衡短边和长边对损失函数的影响，YOLO使用了边长的平方根来减小长边的影响。...参考资料 目标检测|YOLO原理与实现 yolo详解 物体检测之SSD
我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。...要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。...图片 YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。...类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。...微小Yolo算法——为了让Yolo运行得更快，Redmon等人(Yolo的创建者)定义了Yolo架构的一个变体，称为微小Yolo。 图片
然而，今天不想告诉你YOLO的工作原理和架构，而是想简单地向你展示如何启动这个算法并进行预测。此外，我们还将看到如何在自定义数据集上训练它，以便你可以将其适应你的数据。...所以我们要做的就是学习如何使用这个开源项目。 你可以在GitHub上找到darknet的代码。看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。...确保你有一个可用的GPU，并运行以下单元格。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...darknet/data/train.txt valid = darknet/data/val.txt names = darknet/data/obj.names backup = backup/ 为了理解它
今天提到的 YOLO就是一种 one-stage方法。YOLO是You Only Look Once的缩写,意思是神经网络只需要看一次图片，就能输出结果。...要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。...要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。...图片YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。...类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。
图片YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。...图片YOLO网络是一个以目标检测为目的而设计的网络。...YOLO系列算法的基本思想是将输入图像分割为S×S个单元格， 且每个单元格生成B个边界框，由被检测目标中心点所在的单元格负责该目标的检测，并计算对应边界框的置信度。...YOLO网络仅使用卷积层，属于全卷积网络。这在减少了参数变量的同时，加快了网络的运行速度。...相比于其他神经网络，YOLO系列神经网络通过合理的设计，成功地将目标检测问题转化为回归问题，因而直接通过网络产生物体的位置和所属类别信息。图片
二、目标检测相关背景知识 在介绍yolo之前，首先引入一下目标检测的进展，yolo之前的目标检测一般是如何做的呢？...那是如何根据DPM和RCNN系列的相关思想提出了yolo这样的设计理念的呢？ （1）首先先介绍一下滑动窗口sliding window技术，这Yolo算法思想的直接来源。...3.1.4 yolo原理的运算过程展示 ? 注：本图来源于一篇博客文站，感觉对于理解yolo非常有帮助，就粘贴过来了。...3.2 yolo网络的设计架构 上面介绍了理论上的设计思想，但是yolo网络的结构究竟是怎么样的，到底是如何实现的呢？...首先Yolo各个单元格仅仅预测两个边界框，而且属于一个类别。对于小物体，Yolo的表现会不如人意。这方面的改进可以看SSD，其采用多尺度单元格。
煤矿风险监测预警系统基于YOLO网络模型视觉分析，煤矿风险监测预警系统7*24小时不间断自动识别现场人员作业行为、着装合规情况以及传送皮带撕裂跑偏等风险异常情况。...我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。...要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。 图片 YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。...类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。...我们将其理解为98个预测区，很粗略的覆盖了图片的整个区域，就在这98个预测区中进行目标检测。 图片
工作中可能想要快速的实现将Excel相同项目单元格合并，下面就跟大家简单地介绍一下。 1.如下图F列中含有很多相同项，现在我们想要将这些相同项目单元格合并。...2.首选我们选中F列数据单元格区域 3.点击下图选项（Excel工具箱，百度即可了解详细下载安装信息，本文这里就不做详细解说。）...4.然后选择【合并转换】，【合并相同单元格】 5.勾选【列方向】 6.最后点击【确定】即可完成 7完成效果如下图所示 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
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