目標檢測算法之YOLO.pptx
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- 時間：2023/04/21
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YOLO 誕生于2015 年，全稱為“You Only Look Once”，顧名思義就是只看一次，把目標區域預測和目標類別預測合二為一，該方法的最大優勢就是檢測速度快，解決了基于深度學習的目標檢測網絡在檢測速度上的痛點。從 2015 年的 YOLOV1，2016 年 YOLOV2，2018年的 YOLOV3，到 2020 年的 YOLOV4、 YOLOV5， 以及最近出現的 YOLOV6 和 YOLOV7 ， YOLO 系列見證了深度學習時代目標檢測的演化。 YOLOV7主要使用了現有的一些trick的集合以及模塊重參化和動態標簽分配策略，最終在 5 FPS 到 160 FPS 范圍內的速度和準確度都超過了所有已知的目標檢測器，在V100上進行測試， 精度為56.8%AP的模型可達到30FPS（batch=1）以上的檢測速率，是目前唯一一款在如此高精度下仍能超過30FPS的檢測器。
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