你一定从未看过如此通俗易懂的YOLO系列(从v1到v5)模型解读 (上)_百...
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发布时间：20小时前
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本文旨在以通俗易懂的方式解析YOLO系列模型，适合零基础学习者。作者不会直接翻译论文，而是用简单语言阐述，确保理解。首先，介绍YOLO v5的起源，它是一款名为i detection的iOS应用，展示了模型在移动端的高效性。
YOLO v5的特点在于其快速应用于移动设备，模型小而速度快。模型结构分解为前向传播部分，占总耗时的90%。分类模型是基础，它将输入图片映射到one-hot向量，用于识别类别。为了检测，将分类器扩展到遍历所有可能的框大小和位置，这与传统方法如RCNN相关。
YOLO v0将分类器输出的one-hot向量转化为(x,y,w,h,c)形式，回归出边界框，简化了传统滑动窗口分类。YOLO v1改进了输出框的数量和分布，通过16个区域分配每个框负责的目标，解决了目标数量不均衡的问题。YOLO v1的损失函数设计也进行了优化，包括非极大值抑制（NMS）来处理重叠框。
后续的YOLO v2至v4版本分别引入了多尺度检测、更复杂的网络结构（如CSPdarknet53、SPP、PANet等）以及更多优化技巧。作者承诺在后续文章中继续深入解析这些模型。总的来说，YOLO系列的核心思想是利用神经网络直接预测边界框，简化目标检测的过程。
