YOLO系列目标检测算法发展史

如题所述

第1个回答 2022-07-11

目标检测的发展大致经历了两个历史时期，如下图所示：

从图中可以看出，Joseph Redmon于2015年提出YOLO算法是的单阶段目标检测算法的开山鼻祖，跟R.Girshick于2014年提出的RCNN系列两阶段目标算法一起引领基于深度学习的目标检测算法的发展。YOLO系列算法是一种能满足实时检测要求(FPS > 30)的高精度算法，如下图所示，所以受到广大工程应用人员的青睐， 在实际项目中有非常广泛的应用 ，值得初学者投入时间精力去学习、研究和应用。

YOLOv2有一些待改进点：

YOLOv3是在YOLOv2的待改进点上做了进一步的优化，包括：

从此其它人开始接手YOLO系列算法的改进工作，比较出名的有：

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yolo是什么答：YOLO算法最初由Joseph Redmon等人提出，目标是实现一种快速而准确的物体检测方法。与传统的物体检测算法通过区域提取、特征图生成、分类和回归等方式逐步完成目标检测不同，YOLO算法直接在输入图像上进行处理。将目标检测问题转化为使用卷积神经网络（CNN）对整张图片进行分类和回归。从而减少了检测任务中涉及的...

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