## 使用PyTorch复现YOLOv1的指南
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）算法因其快速和准确引起了广泛关注。今天，我们将带您通过复现YOLOv1的过程，使用PyTorch来实现。我们将分步骤进行，确保每一步都清晰明了。
### 流程总览
我们可以将整个复现过程分为以下几个步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --
Yolo算法通过运行单个卷积网络来定位和检测物体，流程图如下：步骤：1）将输入图像的大小调整为448×4482）在图像上运行卷积神经网络，输出每个grid cell的Bounding B...
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2021-08-27 10:52:59
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YOLO2探讨了让YOLO1性能更加出众的多种技术和方法，但是没有做出革命性的变革
介绍了最经典的YOLO1核心思想，网络结构和损失函数，对后面YOLO系列文章做好铺垫和基础
前言一、前言YOLO系列是one-stage且是基于深度学习的回归方法，而R-CNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN等是two-stage且是基于深度学习的分类方法。YOLO官网：GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networks 1.1 YOLO vs Faster R-CNN1、统一网络：YOLO没有显示求取r
本篇文字基于开业项目yuanshen做为分析笔记。
faster rcnn，fast rcnn等是将整体流程划分为区域提取和目标分类两部分进行的，这样做的特点是精度高，速度慢。YOLO(you only look
原创
2022-11-10 10:26:12
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经典的one-stage方法，把检测问题转化为回归问题，一个CNN就可以搞定，非常适合对视频进行实时检测。核心思想想要预测图像中的物体（狗、自行车、小汽车），先将输入图像转换为S*S的矩形方格，每个格子（图中红色框）都负责预测自己领域内的物体。但是每个小格子可能并不知道预测的结果的形态，我们需要提供一些经验值（图中黄色框），但经验值可能并不是真实值，所以我们要对经验值通过CNN进行微调，让它预测的更加准确。简单梳理一下：我们现在有了一个输入数据，然后把输入数据分成很多个小格子，之后每个小格子产生两
原创
2022-03-02 13:41:32
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Joseph Redmon和Ali Farhadi在2015年提出了YOLO目标检测深度网络，并在2017年和2018年进行了改进，这三个工作都发表在了当年的CVPR上。Joseph Redmon是华盛顿大学的博士，主要研究就方向为计算机视觉，这是Joseph Redmon的个人主页，Ali Farhadi是华盛顿大学的副教授，也是Joseph Redmon的导师，这是AIi Farhadi的个人...
原创
2021-08-13 09:48:46
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经典的one-stage方法，把检测问题转化为回归问题，一个CNN就可以搞定，非常适合对视频进行实时检测。核心思想想要预测图像中的物体（狗、自行车、小汽车），先将输入图像转换为S*S的矩形方格，每个格子（图中红色框）都负责预测自己领域内的物体。但是每个小格子可能并不知道预测的结果的形态，我们需要提供一些经验值（图中黄色框），但经验值可能并不是真实值，所以我们要对经验值通过CNN进行微调，让它预测的更加准确。简单梳理一下：我们现在有了一个输入数据，然后把输入数据分成很多个小格子，之后每个小格子产生两
原创
2021-08-10 10:22:06
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YOLO v1到YOLO v4（上） 一. YOLO v1 这是继RCNN，fast-RCNN和faster-RCNN之后，rbg（RossGirshick）针对DL目标检测速度问题提出的另外一种框架。YOLO V1其增强版本GPU中能跑45fps，简化版本155fps。 论文下载：http://a
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2020-05-07 08:35:00
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YOLO v1 计算流程–基于pytorch个人理解TOLO v1的计算有如下几个关键部分：
1.图像预处理
YOLO v1要求图像的大小是一致的448 * 448 因此读取图像后需要对图像进行预处理2.图像的前向传播
前向传播部分由两部分组成：特征提取和输出构建特征提取可以使用原文章中基于DartNet的特征提取方式，也可以采用其他网络诸如VGG或者ResNet等输出构
Yolov1的任务：目标检测Yolov1的结构：输入3通道448x448的图片，经过一系列的卷积和最大池化，得到1024x7x7的特征层，通过2个全连接层，得到30x7x7的预测结果。其中，卷积层的激活函数选用LeakyRelu(0.1)。 作者先使用3通道224x224的图片输入在ImageNet分类任务上预训练卷积层，然后将分辨率提升一倍用于检测。 Yolov1的主干网络是作者自己设计的，没有
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2023-11-08 23:56:20
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YOLO v1到YOLO v4（下） Faster YOLO使用的是GoogleLeNet，比VGG-16快，YOLO完成一次前向过程只用8.52 billion 运算，而VGG-16要30.69billion，但是YOLO精度稍低于VGG-16。 Draknet19 YOLO v2基于一个新的分类
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2020-05-07 08:59:00
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最强的地方就在于，即使在那些看起来没有我们要找的物体的方格中，它也能
原创
2023-07-22 08:06:31
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哈哈哈哈哈，终于跑起来了，GitHub上找的代码，改了很多bug，超级开心，分享给大家！实测可
原创
2022-07-13 17:53:21
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YOLO的特点：使用来自整张图像的特征来预测每个bounding box 首先，将整张图分成S*S的网格，如果一个物体的中心落在某个网格中，就用该网格检测这个物体。 每个网格预测B个bounding box，以及对应的置信度。 置信度的含义： 模型确定这个box包含有物体的程度 模型认为box属于预
原创
2021-07-25 15:25:32
337阅读
目录前言一、Abstract（概括）二、Introduction（介绍）三、Unified Detection（统一检测）1、Network Design（网络设
原创
2023-01-02 23:10:23
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