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这也太全了!YOLOV1~V10目标检测算法全家桶! YOLO目标检测算法是一种先进的实时目标检测系统,自2015年第一版发布以来,YOLO已经发布了10个主要的版本,每个版本都在提高检测精度和加快运行速度方面进行了改进! 为了方便大家学习,给大家整理了一份YOLO系列目标检测算法资料,里面包含了YOLOV1~V10以及YOLOX、YOLO-World等算法的论文PDF和源码! YOLOV1:通过分离边界框和使用单个CNN将每个检测图像的概率关联; YOLOV2:采用Darknet-19架构,引入Anchor boxes,更快更好更强! YOLOV3:采用Darknet-53,多尺度预测,采用逻辑回归进行类别预测; YOLOV4:采用CSPDarknet-53,加入SPP模块、PANet、mosaic技术; YOLOV5:支持分割,SPPF提速,更多数据增强技术和正样本优化; YOLOV6:结构重参数化提速EffificientRep。优化backbone、neck等; YOLOV7:基于V5的新架构,高效聚合网络、RepConv、辅助头检测等; YOLOV8:高可扩展性,支持多个输入分支,无需在训练主干网络即可处理新任务! YOLOV9:引入可编程梯度信息(PGI)和高效聚合网络(GELAN)等创新设计,提升了模型泛化能力! YOLOV10:最新的网络,通过无NMS训练和优化架构,提升了对象检测的效率和准确性,解决了推理延迟和计算冗余的问题,并全面优化了各个组件来提高性能! #人工智能 #计算机视觉 #目标检测 #YOLO #算法
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