YOLOv1算法详解|巨详细&基础
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时间：17小时前
YOLOv1是一种快速而高效的物体检测算法，其检测流程简化主要体现在无需区域提议。以下是算法的详细解读：
YOLOv1的核心思想是将输入图像划分为7x7的单元格，每个单元格负责检测其覆盖范围内的目标。若目标位于单元格内，该单元格将输出该目标的类别信息和边框坐标。具体来说，每个单元格预测两个bounding box，每个box用4个坐标（x, y, w, h）表示位置，1个置信度表示目标存在的概率，以及20个类别概率。
在训练阶段，网络分为两部分：前20层基于ImageNet预训练，后6层为定制结构。输入图片大小通常从448x448调整为更大的尺寸以捕捉更多细节。损失函数采用位置误差和置信度误差的sum-squared error计算，通过IoU和box大小加权，以平衡不同大小目标的检测效果。
测试时，每个单元格的预测结果通过类别概率和置信度相乘得到每个bbox的class-specific confidence score。经过非极大值抑制（NMS），最终筛选出最有可能的目标检测结果，即使得算法性能与速度得以平衡。
然而，YOLOv1的一个主要缺点是每个单元格只预测一组类别概率，这意味着它不能独立处理每个bbox的类别，*了其分类的灵活性。尽管如此，其高效性和实时性使其在早期的实时物体检测领域占有重要地位。
YOLOv1算法详解|巨详细&基础
YOLOv1的核心思想是将输入图像划分为7x7的单元格，每个单元格负责检测其覆盖范围内的目标。若目标位于单元格内，该单元格将输出该目标的类别信息和边框坐标。具体来说，每个单元格预测两个bounding box，每个box用4个坐标（x, y, w, h）表示位置，1个置信度表示目标存在的概率，以及20个类别概率。在...
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目标检测:IOU计算
成立时，集合A、B交集非空，且当不等式组成立时，交集C为： 求得预测回归框和真实回归框的交集和并集之后，可以很容易计算出IOU的值：关于交并比计算的更详细内容，可以参考以下链接：Yolo V1算法详解
