YOLO
YOLO (You Only Look Once) is a single-shot, end-to-end convolutional object detector introduced by Redmon, Divvala, Girshick, and Farhadi at CVPR 2016. It reframes object detection as a single regression problem — predicting bounding box coordinates and class probabilities directly from an image in one forward pass — achieving real-time detection speeds that prior two-stage methods such as R-CNN could not match. The original paper spawned a widely adopted family of successors (YOLOv2 through v11) that continues to dominate applied object detection benchmarks.
Quellendatensatz
Zitate wörtlich aus dem Quellendatensatz der Methode übernommen. Daraus wird keine Überprüfung auf Claim-Ebene abgeleitet.
- 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
- Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press. · ISBN 978-0-262-03561-3
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Verwandte Methoden
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