龙南希
龙南希

yolo系列 优缺点以及源码解析

yolo v1 v2 v3 v4简单来说（大白话）都有什么不同。特点是什么呢？ - 知乎

yolo v1 源码链接：写的很好，非常有助于理解yolov1

https://github.com/abeardear/pytorch-YOLO-v1

<机器爱学习>YOLO v1深入理解 - 知乎

YOLO系列专题——YOLOv1理论篇 - 知乎

yolo系列 优缺点以及源码解析_第1张图片

其中 置信度损失  边框内有对象的 Ci=2个中最大iou的iou的值（预测框和gt的iou）

                            边框内无对象的 Ci=0

yolo v2 v3源码解析

yolo v2损失函数：

yolo系列 优缺点以及源码解析_第2张图片

https://github.com/yjh0410/yolov2-yolov3_PyTorch （写的不错，最好单步调试）

目标检测之YOLOv3算法: An Incremental Improvement - 知乎

<机器爱学习>YOLOv2 / YOLO9000 深入理解 - 知乎 （损失函数摘抄自该博客，写的不错）

目标检测算法之YOLOv2损失函数详解 - 知乎

目标检测之YOLOv2 算法-YOLO9000: Better, Faster, Stronger - 知乎

yolo v4   yolo v5

深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解 - 知乎

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