YOLOv1

yolov算法详解_yolo 目标检测算法个人总结（yolov1）

一：yolov1关于yolov1算法的详解在网上已经非常多了，在这里我大概叙述下算法的流程，以及在开发过程中遇到的一些

CHAO JIANG·2025-07-03 00:07

YOLOv11革命性升级：基于MobileNetv4的UIB和ExtraDW模块重构C3k2架构，实现移动端推理性能飞跃

从YOLOv1到最新的YO

博导ai君·2025-06-30 23:25

目标检测——YOLOX算法解读

JianSun链接：https://arxiv.org/abs/2107.08430代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLO系列算法解读：YOLOv1

·2025-06-24 23:47

目标检测——YOLO11算法解读

作者：Ultralytics公司代码：https://github.com/ultralytics/ultralyticsYOLO系列算法解读：YOLOv1通俗易懂版解读、SSD算法解读、YOLOv2算法解读

lishanlu136·2025-06-24 23:47

（二十一）YOLO 全解析：从实时目标检测到多任务视觉智能

1YOLO的发展脉络与技术定位1.1发展脉络YOLOv1（2015年）：将目标检测重新定义为单一回归问题，把输入图像划分为S×S网格，每个网格单元负责预测固定数量的边界框及对应的类别概率，直接从像素回归预测物体的边界框坐标和类别概率

只有左边一个小酒窝·2025-06-24 17:25

YOLO的作者们

YOLO之父JesephRedmon，他创建了yolov1、yolov2、yolov3三个版本，但是在2020年2月份却宣布退出CV学术界、停止一切关于计算机视觉的研究、原因是自己的开源算法已经用在军事和隐私问题上

小远披荆斩棘·2025-06-21 06:22

YOLO chp01-

学习YOLO的正确姿势：从入门到"真香"的奇妙之旅YOLO系列模型的硬核表现：YOLOv1最先提出单阶段检测+GridCell机制，在物体检测速度层面实现了质的飞跃YOLOv5在TeslaT4上跑出140FPSYOLOv8

speop·2025-06-18 12:15

YOLO进化史：从v1到v12的注意力革命 —— 实时检测的“快”与“准”如何兼得？

⚙️一、初代奠基：打破两阶段检测的垄断（2016-2018）YOLOv1（2016）：首次提出“单次检测”范式，将目标检测转化为回归问题。

摘取一颗天上星️·2025-06-17 23:49

YOLOv2 中非极大值抑制（NMS）机制详解与实现

目标：提高检测结果的准确性；避免同一物体被多次检测；减少误检和冗余框；二、YOLOv1中的NMS实现来源依据：来自YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection

要努力啊啊啊·2025-06-14 23:46

YOLOv1 技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节

YOLOv1技术详解：NMS（非极大值抑制）的工作原理与实现细节一、前言在目标检测任务中，模型往往会输出多个边界框（boundingbox），其中很多是针对同一物体的重复预测。

要努力啊啊啊·2025-06-14 03:09

一文吃透 YOLO 全系列：从 v1 到 v11 的目标检测进化史

一、YOLOv1：重新

程序员小嬛·2025-06-13 17:56

【目标检测基础】YOLOv1算法详解：从“一次看全”到实时检测的革命性突破

1.YOLOv1的诞生背景与意义2016年，JosephRedmon等人提出YOLO（YouOnlyLookOnce）算法，开启了单阶段目标检测的新时代。其革命性体现在：“看一次就够”的直觉：抛弃传统的多阶段流程（候选框生成+分类），将检测任务简化为单次全局推理。实时性突破：在GPU上达到45FPS（FasterR-CNN仅为7FPS），首次让实时视频分析成为可能。端到端思维：直接输入图像输出检测

出不了新手村·2025-06-12 09:32

YOLOv1 技术详解：正负样本划分与置信度设计

YOLOv1技术详解：正负样本划分与置信度设计一、前言YOLOv1是目标检测领域中具有划时代意义的算法之一，它将检测任务统一为一个回归问题，实现了“YouOnlyLookOnce”的端到端实时检测。

要努力啊啊啊·2025-06-12 08:30

YOLOv1 技术详解：目标检测的实时革命

YOLOv1技术详解：目标检测的实时革命一、前言在目标检测领域，传统方法如R-CNN系列虽然精度高，但存在速度慢、流程复杂的问题。

要努力啊啊啊·2025-06-12 08:57

Transformer 架构在目标检测中的应用：YOLO 系列模型解析

颈部结构（三）头部结构三、YOLO模型的工作原理（一）输入图像预处理（二）特征提取与融合（三）边界框预测与类别分类（四）损失函数计算与优化（五）非极大值抑制（NMS）后处理四、YOLO模型的版本演进（一）YOLOv1

水花花花花花·2025-05-31 08:04

YOLOv2 深度解析：目标检测领域的进阶之路

YOLOv2作为YOLO系列算法的重要迭代版本，在YOLOv1的基础上进行了诸多改进和优化，大幅提升了检测精度和速度。本文将深入剖析YOLOv2的技术细节，带大家了解这一强大算法的魅力。

2201_75491841·2025-05-27 17:59

[YOLO专题-4]：YOLO V1 - 网络结构、原理、基本思想的全新、全面、通俗、结构化讲解

文火冰糖（王文兵）的博客_文火冰糖的硅基工坊_CSDN博客本文网址：https://blog.csdn.net/HiWangWenBing/article/details/122156426目录第1章YOLOV1

文火冰糖的硅基工坊·2025-05-15 14:41

YOLOv1 目标检测算法深度解析

YOLOv1目标检测算法深度解析一、算法原理与核心创新1.1端到端检测范式突破YOLOv1彻底颠覆了传统目标检测的"候选框生成+分类"两阶段模式，其核心思想是将目标检测转化为单一回归问题。

mozun2020·2025-05-14 11:09

基于YOLOv10和深度学习的AR虚拟互动系统：通过摄像头定位用户手势

本文将介绍如何基于YOLOv1

YOLO实战营·2025-05-13 00:22

涨点神器！基于通道/多头注意力的YOLOv8改进方案（附代码）

自YOLOv1首次提出以来，YOLO系列算法已经经历了多个版本的迭代，其中YOLOv8作为最新版本，继承了YOLO系列算法在实时性和精度上的优势。

博导ai君·2025-05-06 04:43

YOLO系列模型简介

该系列模型由JosephRedmon等人开发，自2016年的YOLOv1发布以来，已经经历了多个版本的迭代和发展，包括YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7及最新的

西北风^_^·2025-04-25 19:10

YOLOv11检测模型数据集介绍、模型训练及测试

可以指定版本号，像yolov8只与部分版本适配，yolov11因为是才出来不久直接下载即可)YOLOv11指导官方文档：https://docs.ultralytics.com/zh/models/yolo11/YOLOv1

张小生180·2025-04-22 17:03

YOLOv2训练详细实践指南

1.YOLOv2架构与原理详解1.1核心改进点YOLOv2相比YOLOv1的主要改进：采用Darknet-19作为backbone（相比VGG更高效）引入BatchNormalization提高稳定性与收敛速度使用

LIUDAN'S WORLD·2025-04-16 08:49

Yolo系列之Yolo v1概述及网络结构理解

Yolov1概述及网络结构理解目录Yolov1概述及网络结构理解Yolov1概述概念核心思想评价指标MAPIOUmAP50mAP50-95优缺点网络框架核心网络框架边界框关键设计思想损失函数Yolov1

是十一月末·2025-03-28 17:11

YOLOv12模型详解及代码复现

YOLOv12延续了前作YOLOv1的成功理念，将其定位为一种回归问题，而非传统的区域提议+分类方法。这种创新方法不仅简化了整个检测过程，还显著提高了处理

清风AI·2025-03-14 23:21

YOLO系列模型从v1到v10的演进

文章目录引言YOLOv1:开创单阶段目标检测先河发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv2:提升精度与速度的平衡发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化YOLOv3:多尺度检测与残差连接发布时间与背景核心创新模型架构训练策略与优化

剑走偏锋o.O·2025-03-13 11:25

《 YOLOv5、YOLOv8、YOLO11训练的关键文件：data.yaml文件编写全解》

从最初的YOLOv1横空

空云风语·2025-03-11 15:51

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析...

【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1到YOLOv11的架构创新、性能优化与行业应用全解析…【深度学习目标检测|YOLO算法5-1-1】YOLO家族进化史：从YOLOv1

985小水博一枚呀·2025-02-20 19:02

YOLOv8到YOLOv11：深度解析目标检测架构的演进

从2015年的YOLOv1到2024年的YOLOv11，这一系列模型经历了快速的迭代和发展，不断刷新着目标检测的性能和效率。

金外飞176·2025-02-20 18:58

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进

YOLO系列版本迭代：从YOLOv1到YOLOv11的技术演进YOLO（YouOnlyLookOnce）系列目标检测算法自2016年首次发布以来，凭借其高效的实时检测能力，迅速成为计算机视觉领域的热门研究方向之一

金外飞176·2025-02-17 20:19

YOLOv1 损失函数

余将董道而不豫兮·2025-02-16 11:01

还没搞懂YOLO v7，YOLO v8已经来了！

YOLOv1-YOLOv8系列回顾YOLOv1：2015年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学）YOLOv2：2016年JosephRedmon和AliFarhadi等人（华盛顿大学

沃恩智慧·2025-02-15 03:45

目标检测-YOLOv1

YOLOv1介绍YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是一种用于目标检测的深度学习算法，由JosephRedmon等人于2016年提出。

wydxry·2024-09-09 15:06

DataWhale AI夏令营 2024大运河杯-数据开发应用创新赛-task2

YOLOv1（YouOnlyLookOnce第一版）于2016年由JosephRedmon等人在其论文《YouOnlyLookOnce:Unified,Real-T

十分钟ll·2024-08-30 15:57

目标检测 | yolov8 原理和介绍

hero_hilog·2024-08-25 13:39

深度学习||YOLO（You Only Look Once）深度学习的实时目标检测算法（YOLOv1~YOLOv5）

目录YOLOv1:YOLOv2:YOLOv3:YOLOv4:YOLOv5:总结：YOLO（YouOnlyLookOnce）是一系列基于深度学习的实时目标检测算法。

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:35

挑战杯 YOLOv7 目标检测网络解读

从2015年的YOLOV1，2016年YOLOV2，2018年的YOLOV3，到2020年的YOLOV4、

laafeer·2024-02-19 10:59

YOLO系列详解（YOLOV1-YOLOV3）

YOLO算法简介本文主要介绍YOLO算法，包括YOLOv1、YOLOv2/YOLO9000和YOLOv3。

X.AI666·2024-02-12 14:49

YOLO系列详解：YOLOv1至YOLOv5

YOLO系列从YOLOv1发展到YOLOv5，每个版本都在速度和准确性上有所提高。YOLOv1YOLOv1是该系列的第一个版本，于2016年推出。

摆烂大大王·2024-02-08 19:17

YOLO系列详解(YOLO1-YOLO5)

以下是YOLO系列从YOLOv1到YOLOv5的详解：YOLOv1特点：YOLOv1是YOLO系列的首个版本，它将目标检测问题转化为一个回归问题。YOLOv1使用一个单一的CNN网络，在

Y T·2024-02-08 13:50

yolov作者简介

其中YOLOV1的引用量达到了40287次。gitihub地址：github地址主页：个人主页

我闻如是·2024-02-04 12:34

YOLO系列详解（YOLO1-YOLO5）

YOLO系列从YOLOv1发展到了后续的多个版本，每个版本都在性能、准确度和速度方面进行了改进。

终将老去的穷苦程序员·2024-02-02 13:44

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解

经典目标检测YOLO系列(三)YOLOv3算法详解不论是YOLOv1，还是YOLOv2，都有一个共同的致命缺陷：小目标检测的性能差。

undo_try·2024-01-29 06:10

YOLO系列：YOLO v1-v8、YOLOx、PP-YOLOE、DAMO-YOLO、YOLOX-PAI 设计思路

非极大值抑制去除重复预测结果YOLOv1的优化思路YOLOv2更轻量化

Debroon·2024-01-22 08:07

YOLOv3：算法与论文详细解读

【yolov1：背景介绍与算法精讲】【yolo9000：Better,Faster,Stronger的目标检测网络】目录一、YOLOv3概述二、创新与改进三、改进细节3.1多尺度特征3.2不同尺度先验框

慕溪同学·2024-01-20 11:01

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(2)正样本的匹配、损失函数的实现及模型训练我们在之前实现YOLOv1的基础上，加入了先验框机制，快速的实现了YOLOv2的网络架构，并且实现了前向推理过程

undo_try·2024-01-19 09:21

yolov1到yolov2的改进

大部分人学习YOLO应该是从V3开始的，我很奇葩，从V2开始的，但是V2论文中有很多点一笔带过，前前后后断断续续看了几篇博客介绍V2和V1，想着做一个阶段性总结，自己写一篇，也有助于自己加深理解。大部分参考https://blog.csdn.net/shentanyue/article/details/84860600#t0这篇总结的很全面目前的目标检测算法分为两类：One-stage和Two-s

立夏陆之昂·2024-01-19 05:47

yolo9000：Better, Faster, Stronger的目标检测网络

目录一、回顾yolov1二、yolov2详细讲解2.1Better部分创新点（1）BatchNormalization(批量归一化)（2）HighResolutionClassifier---高分辨率分类器

慕溪同学·2024-01-19 03:09

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(1)总体网络架构及前向推理过程

经典目标检测YOLO系列(二)YOLOV2的复现(1)总体网络架构及前向推理过程和之前实现的YOLOv1一样，根据《YOLO目标检测》(ISBN:9787115627094)一书，在不脱离YOLOv2的大部分核心理念的前提下

undo_try·2024-01-18 10:09

yolov1：背景介绍与算法精讲

目录一、背景介绍1.1yolo发展历史1.2作者介绍二、算法精讲2.1预测阶段2.2训练阶段三、论文细节一、背景介绍其实在写这篇博客的时候yolov1~yolov8的所有网络结构以及算法思想和源码都已经研究很久了

慕溪同学·2024-01-16 14:37

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