博主提醒：本文是基于《YOLOv1 to YOLOv10: The fastest and most accurate real-time object detection systems》综述来归纳总结的，基本没有颜色差别，因为这一些已经是重要提取了。在写这篇博客的时候，YOLOv11也诞生啦。其实你仔细看了文章后会发现,YOLO发展历程就一个方向： &n
一、Keras简介 Keras 是由François Chollet 开发的，Keras是一个高级神经网络 API，最初是独立开发的，现在已经集成为 TensorFlow 的一部分。它的设计理念是易用性和模块化，使得用户能够快速构建和实验复杂的神经网络。Keras 以其简洁的接口和友好的开发体验著称，非常适合初学者快速上手，同时也是许多研究人员和
池化（Pooling）：池化是一种下采样操作，用于减少特征图的尺寸，同时保留重要信息，常见的方式有最大池化和平均池化。卷积跨步（Strided Convolution）：卷积跨步通过在卷积操作中跳过部分像素，以减少输出特征图的尺寸，提升计算效率。下采样（Downsampling）：下采样是通过减少数据或图像的分辨率来降低尺寸，通常用于提取主要特征，减少计算量。平滑（Smoothing）：平滑是通过
综述论文最后纯粹的翻译划重点：YOLO 系列算法具有以下特点：(1) 框架相对简单；(2) 部署相对容易。《YOLOv1 to YOLOv10: The fastest and most accurate real-time object detection systems》简单 更简单的框架 在最具前瞻性的
YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测算法，它可以在单次前向传播过程中完成对象的识别和定位。与传统目标检测方法相比，YOLO速度更快，同时在精度上也有较好的表现。YOLO有多个版本（如YOLOv1, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5等），并且每个版本都有改进。1. YOLO的核心思想 YOLO将目标检测任务看作一个回归问题，而不是像传
笔者想说的话：查阅许多资料和综述，论了论两个 PyTorch 、 Keras 这两个 今天就论论TensorFlow吧，这几篇是我很久之前写好的，只不过是最近集中发出来而已。一、TensorFlow简介TensorFlow 是由谷歌开发的一个开源深度学习框架，最早发布于 2015 年。TensorFlow 最初的版本（1.x
一、PyTorch简介 PyTorch 是由 Meta（前Facebook）AI 研究团队开发的一个开源深度学习框架，它广泛用于学术研究和工业应用。它最显著的特点是 动态计算图（Dynamic Computational Graph）和 自动微分（Automatic Differentiation）功能，这使得它非常灵活，适合构建和训练复杂的神经网络模型。&n
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