📚理解YOLO V1, V2, V3💡
YOLO(You Only Look Once)作为目标检测领域的明星算法,从V1到V3不断优化迭代,让目标检测变得更高效!🎯
YOLO V1是首个将目标检测简化为单一网络的模型,通过端到端的学习方式,大幅提升了检测速度。然而,它在小目标检测和召回率方面存在一定不足。🔍
到了V2版本,YOLO加入了Batch Normalization来稳定训练过程,并引入了Anchor Boxes来提升预测精度。此外,Darknet-19也成为其默认主干网络,进一步增强了模型性能。🚀
而V3版本更是进行了深度优化,不仅引入FPN结构提高多尺度特征提取能力,还设计了更高效的网络架构NanoDet。同时,针对小目标检测问题,V3提供了更好的解决方案,使得实际应用更加广泛。🎉
YOLO系列的发展历程展示了技术进步的力量,让我们一起探索更多可能性吧!💪✨