Machine learning

YOLO (You Only Look Once)

YOLO (You Only Look Once) ir vienas piegājiena (single-shot), pilnībā konvolucionāls objektu detektors, ko 2016. gadā CVPR konferencē ieviesa Redmons, Divvala, Giršiks un Farhadi. Tas pārveido objektu noteikšanu par vienu regresijas problēmu — paredzot attēla robežkastes koordinātas un klašu varbūtības tieši no attēla vienā priekšgaitas ciklā (forward pass) — panākot reāllaika noteikšanas ātrumu, ko iepriekšējās divu posmu metodes, piemēram, R-CNN, nespēja sasniegt. Oriģinālais darbs aizsāka plaši izmantotu pēcnācēju saimi (YOLOv2 līdz v11), kas joprojām dominē piemērotās objektu noteikšanas etalonos.

Atvērt MethodMindDrīzumāVideoDrīzumāDownload slides

Lasīt pilno metodes aprakstu

Tikai dalībniekiem

Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.

Pieteikties

Method map

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

Avoti

  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

Kā citēt šo lapu

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

Uz to atsaucas

ScholarGateYOLO (YOLO: You Only Look Once — Unified, Real-Time Object Detection). Izgūts 2026-06-15 no https://scholargate.app/lv/deep-learning/yolo · Datu kopa: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026