YOLOv1

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection yolov1结构图，除了第一个 7*7 卷积（pad=3）外，其他卷积的 （pad=1）。 问题1：Unified 指的是什么？ Unified 指的是 单个神经网络架构，用一个模型输出得 ......

YOLO系列之YOLOv1 创新点 将目标检测当成回归问题 输入一张图像经过一次推理可以得到图像中所有目标的检测框和类别。可以端到端的训练和优化网络 优点 速度快 YOLO使用全图信息，背景错误少 泛化能力好 缺点 每个网格只能预测两个边界框和一个类别，限制了对相近目标的检测数量，尤其是密集的小目标 ......

## 目标检测YOLO系列 ### YOLOv1 - blogs1:[YOLOv1算法理解](https://www.cnblogs.com/ywheunji/p/10808989.html) - blogs2:[YOLO v1深入理解](https://zhuanlan.zhihu.com/p/4 ......

1. 前言 由Joseph Redmon等人2016年在论文《You Only Look Once: Unifified, Real-Time Object Detection》中提出的一阶段目标检测算法，核心思想是将物体检测任务视为回归问题。它通过将图像分成S×S个网格，每个网格负责预测该网格中是 ......

yolov1 作者提出了一种新的目标检测方法 YOLO，之前的目标检测工作都是重新利用分类器来执行检测。作者的神经网络模型是端到端的检测，一次运行即可同时得到所有目标的边界框和类别概率。YOLO 架构的速度是非常快的，base 版本实时帧率为 45 帧，smaller 版本能达到每秒 155 帧，性... ......