YOLO (You Only Look Once)
YOLO (You Only Look Once) adalah detektor objek konvolusional satu-tahap, dari ujung ke ujung yang diperkenalkan oleh Redmon, Divvala, Girshick, dan Farhadi pada CVPR 2016. Metode ini membingkai ulang deteksi objek sebagai satu masalah regresi — memprediksi koordinat kotak pembatas (bounding box) dan probabilitas kelas langsung dari sebuah gambar dalam satu lintasan maju (forward pass) — mencapai kecepatan deteksi waktu-nyata yang tidak dapat ditandingi oleh metode dua-tahap sebelumnya seperti R-CNN. Makalah asli melahirkan keluarga penerus yang diadopsi secara luas (YOLOv2 hingga v11) yang terus mendominasi tolok ukur deteksi objek terapan.
Baca metode selengkapnya
Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Sumber
- 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
Cara menyitasi halaman ini
ScholarGate. (2026, June 3). YOLO: You Only Look Once — Unified, Real-Time Object Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.
- ResNet (Residual Network)Pembelajaran Mendalam↔ compare
Dirujuk oleh
Menemukan masalah di halaman ini? Laporkan atau usulkan perbaikan →