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    YOLO 物体检测算法

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    yolo 物体检测算法
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      huagongniao8 最后由 编辑

      YOLO,是目前速度更快的物体检测算法之一。虽然它不再是最准确的物体检测算法,但当您需要实时检测时,它是一个非常好的选择,而不会损失太多的准确性。YOLO(You only look once):将物体检测重新绘制作为一个简单的回归问题,直接从图像像素生成bounding box的坐标和类的预测。

      YOLO的前向测试为:将一张图片送入YOLO网络后网络输出检测结果的整体流程。从上述的代码结构中我们可以发现,网络最终的输出是一个1470维的向量。YOLO:是一个简单的卷积网络,同时预测多个boundingboxes和这些boxes所属的类。

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      YOLO在准确性方面仍落后于最先进的检测系统。 虽然它可以快速识别图像中的物体,但它正努力精确定位某些物体,尤其是小物体。我们在实验中进一步检查了这些折衷。YOLO使用整幅图像的特征去预测每个boundingbox,并且同时它也预测图像中所有bounding boxes中所有类别。

      YOLO 检测物体非常快。因为没有复杂的检测流程,只需要将图像输入到神经网络就可以得到检测结果,YOLO 可以非常快的完成物体检测任务。标准版本的 YOLO 在 Titan X 的 GPU 上能达到 45 FPS。更快的 Fast YOLO 检测速度可以达到 155 FPS 。而且,YOLO 的 mAP 是之前其他实时物体检测系统的两倍以上。

      YOLO 可以很好的避免背景错误,产生 false positives。不像其他物体检测系统使用了滑窗或 region proposal,分类器只能得到图像的局部信息。YOLO 在训练和测试时都能够看到一整张图像的信息,因此 YOLO 在检测物体时能很好的利用上下文信息,从而不容易在背景上预测出错误的物体信息。和 Fast-R-CNN 相比,YOLO 的背景错误不到 Fast-R-CNN 的一半。

      YOLO 可以学到物体的泛化特征。当 YOLO 在自然图像上做训练,在艺术作品上做测试时,YOLO 表现的性能比 DPM、R-CNN 等之前的物体检测系统要好很多。因为 YOLO 可以学习到高度泛化的特征,从而迁移到其他领域。

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