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Pytorch实战教程(二十二)
0. 前言
YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法,它以其高效性和准确性而闻名。相比于传统的目标检测方法,YOLO 的主要特点是在单个前向传递中同时完成目标检测和分类,因此称为 You Only Look Once。由于整个检测过程只需要一次前向传递,因此非常高效,可以实现实时目标检测。此外,YOLO 通过全局感受野捕捉了整个图像中的上下文信息,对小尺寸物体的检测效果较好。在本节中,将介绍 YOLO 的工作原理,然后在自定义数据集上训练 YOLO 目标检测模型。
1. YOLO 架构
YOLO 目标检测模型与 Faster R-CNN 模型相比,YOLO 无需使用区域提议算法 (Region Proposal Network, RPN),其在单个神经网络中预测边界框和类别概率,因此推理效率更高。
1.1 R-CNN 目标检测模型的局限性
首先,我们了解基于 R-CNN 的目标检测算法的局限性。在 Faster R-CNN 中,使用锚框在图像上滑动并识别可能包含对象的区域,然后执行边界框校正。然而,在全连接层中,仅将检测到的区域的 RoI 池化输出作为输入传递,对于不完全包含对象的区域(即对象超出区域提议的边界框),网络只能猜测对象的边界框,因为网络仅仅看到了区域提议,并没有看到完整的图像。
YOLO 能够克服这一问题,它能够在预测目标对象边界框时看到整个图像。此外,由于 Faster R-CNN 有两个网络 (RPN 和预测对象类别及其边界框的分类-回归网络),因此,Faster R-CNN 的推理速度依然很慢。
1.2 YOLO 目标检测模型原理
接下来,我们将介绍 YOLO 如何克服 Faster R-CNN 的局限性,可以在一次前向传递过程中
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