Machine learning

يولو (أنت تنظر مرة واحدة فقط)

يولو (أنت تنظر مرة واحدة فقط) هو كاشف كائنات تدريجي، من البداية إلى النهاية، تم تقديمه بواسطة ريدمون وديفالا وجيرشيك وفرهادي في مؤتمر CVPR 2016. يعيد صياغة اكتشاف الكائنات كمشكلة انحدار واحدة - التنبؤ بإحداثيات الصندوق المحيط واحتمالات الفئة مباشرة من صورة في تمريرة أمامية واحدة - مما يحقق سرعات اكتشاف في الوقت الفعلي التي لم تستطعها الأساليب السابقة ذات المرحلتين مثل R-CNN. أدت الورقة الأصلية إلى عائلة واسعة الانتشار من الخلفاء (YOLOv2 إلى v11) التي تستمر في الهيمنة على معايير اكتشاف الكائنات التطبيقية.

افتح في MethodMindقريبًافيديوقريبًاDownload slides

اقرأ الطريقة كاملة

للأعضاء فقط

سجّل الدخول بحساب مجاني لقراءة هذا القسم.

تسجيل الدخول

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

يولو (أنت تنظر مرة واحدة فقط)
شبكة البقايا (ResNet)فستر آر-سي إن إن

المصادر

  1. Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., & Farhadi, A. (2016). You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection. Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 779–788. DOI: 10.1109/CVPR.2016.91
  2. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. ISBN: 978-0-262-03561-3

كيف تستشهد بهذه الصفحة

ScholarGate. (2026, June 3). YOLO: You Only Look Once — Unified, Real-Time Object Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/ar/deep-learning/yolo

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

يُستشهد بها في

ScholarGateYOLO (YOLO: You Only Look Once — Unified, Real-Time Object Detection). استُرجع بتاريخ 2026-06-15 من https://scholargate.app/ar/deep-learning/yolo · مجموعة البيانات: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026