YOLO
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YOLOYOLO(You Only Look Once)是一種實時目標檢測算法,其核心思想是將目標檢測任務看作是一個單一的回歸問題,即直接從圖像像素到邊界框坐標[1]和類別概率的映射。這種算法只需要看一次圖像就能同時預測出多個目標的類別和位置,因此具有非常高的檢測速度。
目錄
[隱藏]算法流程
YOLO的算法流程大致如下:
劃分網格
首先,YOLO將輸入圖像劃分成S×S個網格(grid cell)。每個網格負責預測中心點落在該網格內的目標。
預測邊界框
每個網格會預測B個邊界框(bounding boxes)以及這些邊界框的置信度(confidence scores)。置信度反映了邊界框內存在目標的概率以及邊界框位置的準確性。
預測類別概率
同時,每個網格還會預測C個類別概率,這些概率表示目標屬於每個類別的可能性。
計算最終得分
對於每個邊界框,算法會計算其最終得分,該得分是邊界框的置信度和類別概率的乘積。這個得分反映了邊界框內存在特定類別目標的置信度[2]。
非極大值抑制(NMS)
最後,算法會應用非極大值抑制來去除重疊的、低置信度的邊界框,從而得到最終的檢測結果。
優點
YOLO算法的優點包括:
檢測速度快:由於YOLO只需要看一次圖像就能進行預測,因此具有非常高的檢測速度,適用於實時應用。
背景誤檢率低:YOLO在預測時考慮了全局信息,因此能夠更準確地識別背景區域,減少背景誤檢。
泛化能力強:YOLO能夠學習到目標的通用特徵,對於不同大小和比例的目標都有較好的檢測效果。
缺點
然而,YOLO也存在一些缺點:
對小目標檢測效果較差
由於YOLO將圖像劃分成固定大小的網格,每個網格只負責預測中心點落在該網格內的目標。因此,對於小目標來說,它們可能無法被準確地檢測到。
邊界框預測不夠準確
雖然YOLO能夠快速地預測出邊界框,但相對於一些更複雜的算法(如Faster R-CNN),其邊界框的預測可能不夠準確。
總的來說,YOLO是一種高效、實時的目標檢測算法,適用於需要快速檢測多個目標的場景。隨着算法的不斷改進和優化,YOLO在目標檢測領域的應用也越來越廣泛。
參考文獻
- 移至 ↑ 初中函數(1)-平面直角坐標系與函數,搜狐,2023-03-31
- 移至 ↑ T0智能算法交易是什麼?T0智能算法交易怎麼開通?佣金是多少?,搜狐,2024-07-31