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yolo全家桶；yolo系列专题讲解,通俗易懂的yolo v1, v2 ,v3 ,v4 ,v5 , yolox_yolo全系列
作者：AllinToyou | 2024-02-09 22:59:45
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yolo全系列
*免责声明:
1\此方法仅提供参考
2\搬了其他博主的操作方法,以贴上路径.
3*
场景一:yolo v1
场景二:yolo v2
场景三:yolo v3
场景四:yolo v4
场景五:yolo v5
场景六:pp-Yolo
场景七:Yolox
场景八:论文改进方向建议
场景九:资源下载
场景十:模型结构可视化神器——Netron
强推---->通俗易懂的YOLO系列（从V1到V5）模型解读！
…
场景一:yolo v1 <map 63.4 , fps 45>
YOLO v1论文详解
单阶段算法–YOLOv1详解
Yolo三部曲解读——Yolov1
1.1 物体检测
1.2 实现方法
1.3 网络结构
1.4 训练细节与loss函数
大致流程
1.5 测试
1.6 亮点
1.7 不足
…
场景二:yolo v2 <map 78.6 , fps 40>
Yolo三部曲解读——Yolov2
单阶段算法–YOLOv2详解
YOLO v2 / YOLO9000论文详解
1.1 先导知识
1.2 yolo v2改进点
1.3 网络结构
1.4 训练
1.5 性能
1.6 yolo 9000:stronger
1.7 总结
…
场景三:yolo v3
yolo系列之yolo v3【深度解析】
【目标检测】单阶段算法–YOLOv3详解
【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov3
Keras YOLO v3代码详解（一）：darknet53网络结构分析+Netron工具
1.1 网络结构
layer filters size/s p input output 0 conv 32 3 x 3 / 1 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 0.299 BF 1 conv 64 3 x 3 / 2 ? 416 x 416 x 32 -> 208 x 208 x 64 1.595 BF 2 conv 32 1 x 1 / 1 0 208 x 208 x 64 -> 208 x 208 x 32 0.177 BF 3 conv 64 3 x 3 / 1 1 208 x 208 x 32 -> 208 x 208 x 64 1.595 BF 4 Shortcut Layer: 1 5 conv 128 3 x 3 / 2 ? 208 x 208 x 64 -> 104 x 104 x 128 1.595 BF 6 conv 64 1 x 1 / 1 0 104 x 104 x 128 -> 104 x 104 x 64 0.177 BF 7 conv 128 3 x 3 / 1 1 104 x 104 x 64 -> 104 x 104 x 128 1.595 BF 8 Shortcut Layer: 5 9 conv 64 1 x 1 / 1 0 104 x 104 x 128 -> 104 x 104 x 64 0.177 BF 10 conv 128 3 x 3 / 1 1 104 x 104 x 64 -> 104 x 104 x 128 1.595 BF 11 Shortcut Layer: 8 12 conv 256 3 x 3 / 2 ? 104 x 104 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 13 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BF 14 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 15 Shortcut Layer: 12 16 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BF 17 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 18 Shortcut Layer: 15 19 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BF 20 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 21 Shortcut Layer: 18 22 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BF 23 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 24 Shortcut Layer: 21 25 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BF 26 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 27 Shortcut Layer: 24 28 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BF 29 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 30 Shortcut Layer: 27 31 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BF 32 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 33 Shortcut Layer: 30 34 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BF 35 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 36 Shortcut Layer: 33 37 conv 512 3 x 3 / 2 ? 52 x 52 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 38 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BF 39 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 40 Shortcut Layer: 37 41 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BF 42 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 43 Shortcut Layer: 40 44 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BF 45 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 46 Shortcut Layer: 43 47 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BF 48 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 49 Shortcut Layer: 46 50 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BF 51 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 52 Shortcut Layer: 49 53 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BF 54 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 55 Shortcut Layer: 52 56 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BF 57 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 58 Shortcut Layer: 55 59 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BF 60 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 61 Shortcut Layer: 58 62 conv 1024 3 x 3 / 2 ? 26 x 26 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BF 63 conv 512 1 x 1 / 1 0 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BF 64 conv 1024 3 x 3 / 1 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BF 65 Shortcut Layer: 62 66 conv 512 1 x 1 / 1 0 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BF 67 conv 1024 3 x 3 / 1 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BF 68 Shortcut Layer: 65 69 conv 512 1 x 1 / 1 0 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BF 70 conv 1024 3 x 3 / 1 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BF 71 Shortcut Layer: 68 72 conv 512 1 x 1 / 1 0 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BF 73 conv 1024 3 x 3 / 1 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BF 74 Shortcut Layer: 71 75 conv 512 1 x 1 / 1 0 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BF 76 conv 1024 3 x 3 / 1 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BF 77 conv 512 1 x 1 / 1 0 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BF 78 conv 1024 3 x 3 / 1 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BF 79 conv 512 1 x 1 / 1 0 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 512 0.177 BF 80 conv 1024 3 x 3 / 1 1 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x1024 1.595 BF 81 conv 18 1 x 1 / 1 0 13 x 13 x1024 -> 13 x 13 x 18 0.006 BF 82 yolo 83 route 79 84 conv 256 1 x 1 / 1 0 13 x 13 x 512 -> 13 x 13 x 256 0.044 BF 85 upsample 2x 13 x 13 x 256 -> 26 x 26 x 256 86 route 85 61 87 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 768 -> 26 x 26 x 256 0.266 BF 88 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 89 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BF 90 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 91 conv 256 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 256 0.177 BF 92 conv 512 3 x 3 / 1 1 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 512 1.595 BF 93 conv 18 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 512 -> 26 x 26 x 18 0.012 BF 94 yolo 95 route 91 96 conv 128 1 x 1 / 1 0 26 x 26 x 256 -> 26 x 26 x 128 0.044 BF 97 upsample 2x 26 x 26 x 128 -> 52 x 52 x 128 98 route 97 36 99 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 384 -> 52 x 52 x 128 0.266 BF 100 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 101 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BF 102 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 103 conv 128 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 128 0.177 BF 104 conv 256 3 x 3 / 1 1 52 x 52 x 128 -> 52 x 52 x 256 1.595 BF 105 conv 18 1 x 1 / 1 0 52 x 52 x 256 -> 52 x 52 x 18 0.025 BF 106 yolo
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Keras YOLOv3代码详解（三）：目标检测的流程图和源代码+中文注释
1.2 多尺度预测
1.3 logistic函数替换softmax函数
1.4 训练过程
1.5 输出处理
1.6 总结
…
场景四:yolo v4
目标检测算法YOLOv4详解
【目标检测】单阶段算法–YOLOv4详解
深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4&Yolov5&Yolox核心基础知识完整讲解
1.1 网络结构
Yolov4可视化网络结构图
网络结构代码详解和损失函数详解参考博文
1.2 输入端创新
Mosaic数据增强
yolo v4基础知识先导篇—>场景二:Mosaic数据增强
大中小目标定义来源论文: Augmentation for small object detection
cmBN
【YOLO v4】Normalization: BN、CBN、CmBN
SAT
1.3 Backbone主干网络创新
CSPDarknet53
yolo v4基础知识先导篇—>场景五: CSPNet (2019)
Mish激活函数
DropBlock
yolo v4基础知识先导篇—>场景三:DropBlock正则化方法
1.4 Neck创新
ssp
FPN+PAN
yolo v4基础知识先导篇—>场景六: FPN ; 场景七: PANet
1.5 Prediction创新
CIoU Loss损失函数
yolo v4基础知识先导篇—>场景四: CIoU Loss损失函数
DIOU_nms
1.6 总结
…
场景五:yolo v5
1.1 yolo v5 网络结构
1.2 yolo v5 输入端创新
Mosaic数据增强
yolo v4基础知识先导篇—>场景二:Mosaic数据增强
自适应锚框计算
自适应图片缩放
1.3 yolo v5 Backbone主干网络创新
Focus结构
CSP1_X结构
yolo v4基础知识先导篇—>场景五: CSPNet (2019)
1.4 yolo v5 Neck创新
CSP2_X
1.5 yolo v5 Prediction创新
yolo v4基础知识先导篇—>场景四: CIoU Loss损失函数
1.6 yolo v5 的四种结构
1.7 四种结构的转换
Yolov5s可视化网络结构图
Yolov5m可视化网络结构图
Yolov5l可视化网络结构图
Yolov5x可视化网络结构图
1.8 总结
目前yolov5的版本更新了6次，代码v3结构如下：
代码v6结构如下：
1.9 实践操作推荐
…
场景六:pp-Yolo
…
场景七:Yolox
深入浅出Yolo系列之Yolox核心基础完整讲解
yolox训练自己的数据集参考
1.1 前言
1.2 yolox-darknet53 网络结构
yolox基础知识先导篇—>场景一: 基准模型：Yolov3_spp
1.3 yolox-darknet53 输入端
1.4 yolox-darknet53 主干网络和Neck阶段
1.5 yolox-darknet53 Prediction阶段
Decoupled Head
yolox基础知识先导篇—>场景三:Decoupled Head
Anchor-free
yolox基础知识先导篇—>场景四:Anchor Based 和 Anchor Free
标签分类—>初步筛选
标签分类–> 细分方法:simOTA
1.6 yolox -s、m、l、x
Yolox_s可视化网络结构图
Yolox_m可视化网络结构图
Yolox_l可视化网络结构图
Yolox_x可视化网络结构图
1.7 轻量级网络Yolov4-Tiny和Yolox-Nano
1.8 总结
1.9 不同的落地模型部署方式
1.10 思考
…
场景八:论文改进方向建议
…
场景九:资源下载
yolo v4
yolo v5
yolox
yolox Github地址
数据集
论文
CVPR 2021 结果出炉！最新600篇CVPR’21论文分方向汇总
…
场景十:模型结构可视化神器——Netron
模型结构可视化神器——Netron(支持tf, caffe, keras,mxnet等多种框架)
you did it
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