yolo 原理与实现方法是什么？ - 知乎
YOLO对输入图像的大小不变。然而，在实践中，由于我们在实现算法时可能遇到各种问题，因此我们可能希望坚持使用恒定的输入大小。 其中一个重要问题是，如果我们想以批量方式处理图像（GPU可 …
Ultralytics 正式发布 YOLO26 模型，该模型哪些亮点值得关注？
早期 YOLO 模型在训练过程中使用分布焦点损失（DFL）来提升边界框精度。 尽管这一方法有效，但 DFL 增加了模型复杂度，且对回归范围设置了固定限制，给模型导出和部署带来挑战，尤其在边缘设 …
如何提高Yolo目标检测的效果？ - 知乎
关于创新点，我分为两大方向： 1. 数据集预处理创新，一共分为四点： - 图像增强 - 图像取物 - 图像融合 - 图像降噪 2.目标检测网络创新： 提高目标检测网络模型检测精度 对目标检测网络模型进行轻量化处 …
如何学习yolo？ - 知乎
YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO …
大模型时代，工业界为何仍钟情 YOLO，成本因素是主因吗？
Jan 21, 2026 · 长期致力于YOLO系列算法的结构性创新、性能极限优化与工业级落地实践，旨在打通从学术研究到产业应用的最后一公里。 🚀 核心专长与技术创新 YOLO算法结构性创新：于CSDN平台原 …
目标检测比如 yolov5，训练输入图像大小默认是 640*640，这个是不是 …
首先回答的是，不见得input size越大越好。主要的原因是目前所采用的FPN结构的设计，不同size的物体被分到了不同的feature map上进行处理。我们的工作在以Resnet-50 FCOS在800 size下以及400 …
第二卷-基于YOLO的目标检测入门教程 - 知乎
〇、序言 在笔者的书籍《YOLO目标检测》中，有意在讲解了YOLOv4之后省略了YOLOv5，因为从模型层面来说，笔者认为YOLOv5是YOLOv4的一次“延拓”，将此前的YOLOv4的很多参数，如模型结构 …
yolo 的研究现状如何？ - 知乎
YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法自2015年首次发布以来，经历了快速的发展和迭代。 从最初的YOLOv1到即将问世的YOLO26，该系列算法在实时性、准确性和效率上不断取得突破。 …
yolo 原理与实现方法是什么？ - 知乎
基于YOLO架构改进的DEF-YOLO模型，针对热视觉中隐蔵武器检测的特殊挑战，对YOLOv8进行了关键增强：在 SPPF层引入可变形卷积以利用多尺度特征； 通过优化主干网与颈部分支结构提取低、中 …
本科生，怎么入门Yolo，以及实现自己的训练集？ - 知乎
MMYOLO 里面文档是比较详细的，关于如何标注，训练和部署的流程文档都有，可以去看看