yolo演算法

① 跑yolo3需要多少顯存

訓練你可以通過設置batch_szie（一次訓練所選取的樣本數），以及改變演算法結構來控制顯存的佔用。
對於運行yolov3，需要1.7g左右的顯存

② 為什麼SSD目標檢測演算法對小目標檢測的效果不好，SSD目標檢測演算法集成tengine裡面嗎

SSD目標檢測演算法對小目標檢測的效果應該算是比較好的，理論上YOLO這種演算法對小目標檢測效果可能不是太好。像YOLO、FasterRCNN這些演算法，它只在最後一層做anchor的話，它沒有多尺度的特徵，對尺度變化不敏感，而SSD是對小目標檢測效果比較好的演算法。

③ yolo演算法是什麼

Yolo是一種目標檢測演算法。

目標檢測的任務是從圖片中找出物體並給出其類別和位置，對於單張圖片，輸出為圖片中包含的N個物體的每個物體的中心位置（x,y)、寬（w)、高（h)以及其類別。

Yolo的預測基於整個圖片，一次性輸出所有檢測到的目標信號，包括其類別和位置。Yolo首先將圖片分割為sxs個相同大小的grid。

介紹

Yolo只要求grid中識別的物體的中心必須在這個grid內（具體來說，若某個目標的中心點位於一個grid內，該grid輸出該目標類別的概率為1，所有其他grid對該目標預測概率設置為0)。

實現方法：讓sxs個框每個都預測出B個boungding box，bounding box有5個量，分別為物體的x,y,h,w和預測的置信度；每個grid預測B個bounding box和物體類別，類別使用one-hot表示。

④ yolo 演算法 網格的兩個bounding box大小是怎麼確定的

我感覺是訓練出來的，輸出的數據裡面有bbox的x,y,w,h，然後將預測出來的x,y,w,h和真實值比較，通過反向傳播修改前面神經網路的參數，經過多次迭代，就能得到理想的bbox。在測試時訓練好的神經網路看到當前網格的一些信息，就能推測出應該用怎麼的bbox。我剛剛也在想這個問題，突然想到這種解釋，也不知道對不對。

⑤ yolov3能識別圖片上的公式嗎

目前目標檢測類檢測效果和檢測速度最好的演算法，原版的yolov3檢測的物體種類眾多，本文實在原有yolov3上將多累物體檢測簡化為單類物體檢測，本文的原始代碼基於目前目標檢測類檢測效果和檢測速度最好的演算法，原版的yolov3檢測的物體種類眾多，本文實在原有yolov3上將多累物體檢測簡化為單類物體檢測，本文的原始代碼基於目前目標檢測類檢測效果和檢測速度最好的演算法，原版的yolov3檢測的物體種類眾多，本文實在原有yolov3上將多累物體檢測簡化為單類物體檢測，本文的原始代碼基於

⑥ yolo演算法損失函數中兩道杠的符號在word怎麼打

mathtype 手寫體雙線小寫L(\doublel）

⑦ yolo演算法是什麼

YOLO (You Only Look Once)，是一個用於目標檢測的網路。

目標檢測任務包括確定圖像中存在某些對象的位置，以及對這些對象進行分類。以前的方法，比如R-CNN和它的變種，使用一個管道在多個步驟中執行這個任務。這可能運行緩慢，也很難優化，因為每個單獨的組件都必須單獨訓練。

(7)yolo演算法擴展閱讀

技術背景

人們看到圖像以後，可以立即識別其中的對象、它們的位置和相對位置。這使得我們能夠在幾乎無意識的情況下完成復雜的任務，比如開車。因此，對汽車進行自動駕駛訓練需要類似水平的反應能力和准確性。

在其最基本的形式中，這樣的系統必須能夠分析實時視頻中的道路，並能夠在繼續確定路徑之前檢測各種類型的對象及其在現實世界中的位置，所有這些都必須是實時的。

⑧ caffe上有沒有實現YOLO目標檢測演算法

都是自動計算的 可以設置單價 直接連價格都不用算的 利手經緯度來計算的

⑨ yolo演算法識別後，在圖片框上的數字代表什麼

圖片框上的數字代表了他出場的次數，一般來說現在他已經出場了兩次了，所以說還是很有代表性的。

⑩ yolo演算法是什麼意思

Yolo是一種目標檢測演算法。

YOLO將對象檢測重新定義為一個回歸問題。它將單個卷積神經網路（CNN)應用於整個圖像，將圖像分成網格，並預測每個網格的類概率和邊界框。例如，以一個100x100的圖像為例。我們把它分成網格，比如7x7。

然後，對於每個網格，網路都會預測一個邊界框和與每個類別（汽車，行人，交通信號燈等）相對應的概率。

重要性：

YOLO非常快。由於檢測問題是一個回歸問題，所以不需要復雜的管道。它比「R-CNN」快1000倍，比「Fast R-CNN」快100倍。

它能夠處理實時視頻流，延遲小於25毫秒。它的精度是以前實時系統的兩倍多。同樣重要的是，YOLO遵循的是「端到端深度學習」的實踐。