【文件属性】：
文件名称：蔡氏方程matlab求解代码-yolo:实施yolov1
文件大小：40.3MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-19 21:43:19
系统开源
matlab创新代码学习YOLO进行物体检测
介绍
您只看一次（YOLO）是用于对象检测的CNN模型，它具有比旧模型快得多的显着优势。
甚至可以在树莓派等物联网设备上运行良好。
在本节中，我将详细指导您如何在自己生成的样本数据集上安装YOLO
v1。
了解YOLO
v1可以安装改进的版本，还可以阅读有关“对象检测”的文档。
同时，提供25k数据样本供您检测对象检测问题
我提供了一个ipython文件，以便您可以轻松地对示例数据集上的算法进行详细的逐步说明。
数据集
我使用自行生成的数据集作为YOLO
v1的示例。
此数据集相对较轻且容易，因此可以帮助您轻松地以高精度训练模型，并帮助您分析模型的某些局限性。
型号详情
YOLO带来的优势之一是它只使用一次整个图像信息并预测包含对象的整个对象盒，因此该模型以端到端的方式构建，因此应完全通过梯度下降来进行训练。
。
在这里，我将详细介绍YOLO模型。
网格系统
图像被划分为7x7正方形矩阵，每个正方形包含模型必须预测的一组信息。
正方形包含的唯一对象。
要确定的对象的中心是在哪个正方形中，该正方形包含该对象。
例如，女孩的中心在蓝色正方形中，
【文件预览】：
yolo-master
----README.md(5KB)
----image()
--------localization_loss.png(21KB)
--------classification_loss.png(23KB)
--------yolo_example.png(358KB)
--------total_loss.png(6KB)
--------confidence_loss.png(14KB)
--------tmp(5B)
--------dataset.png(15KB)
--------yolo_train_result.png(6KB)
----.ipynb_checkpoints()
--------yolo-checkpoint.ipynb(48KB)
----model()
--------yolo-12.data-00000-of-00001(15.07MB)
--------yolo-9.data-00000-of-00001(15.07MB)
--------yolo-99.data-00000-of-00001(15.07MB)
--------yolo-99.index(3KB)
--------yolo-9.index(3KB)
--------yolo-99.meta(383KB)
--------yolo-12.index(3KB)
--------yolo-9.meta(411KB)
--------checkpoint(69B)
--------yolo-12.meta(383KB)
----generate_shapes.py(11KB)
----yolo.ipynb(48KB)