YOLO | YOLO目标检测算法(基础入门)

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YOLO目标检测算法

  • 深度学习经典检测方法
    • 1、两阶段(Two-stage)
    • 2、单阶段(One-stage)

深度学习经典检测方法

1、两阶段(Two-stage)

  • Fast-RCNN、Faster-RCNN、Mask-RCNN系列
    在这里插入图片描述
  • 1)速度通常较慢(5FPS),但效果通常不错
  • 2)MASK-RCNN框架
    在这里插入图片描述

2、单阶段(One-stage)

  • YOLO系列
    在这里插入图片描述
  • 1)核心优势:速度非常快,适合做实时检测任务
  • 2)缺点:效果通常不会太好
    在这里插入图片描述
  • mAP指标:综合衡量检测效果,更高效果更好
  • IoU:交集和并集的比值(Intersection of Union)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  • 举例说明
    在这里插入图片描述
  • 检测任务中的精度与召回率分析

在这里插入图片描述

  • 基于置信度计算:例如0.9;0.8;0.7
  • 0.9时:TP+FP=1,TP=1,FN=2,Precision=1/1=1,Recall=1/3
  • mAP=阴影面积
    在这里插入图片描述

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