YOLO (You Only Look Once)
YOLO (You Only Look Once) är en end-to-end, single-shot faltningsobjektdetektor som introducerades av Redmon, Divvala, Girshick och Farhadi vid CVPR 2016. Den omformulerar objektdetektering som ett enda regressionsproblem — förutsägande av bounding box-koordinater och klassannolikheter direkt från en bild i en enda framåtriktad passning — vilket uppnår realtidsdetekteringshastigheter som tidigare tvåstegsmetoder som R-CNN inte kunde matcha. Den ursprungliga artikeln gav upphov till en allmänt antagen familj av efterföljare (YOLOv2 till v11) som fortsätter att dominera tillämpade objektdetekteringsbenchmarks.
Läs hela metoden
Logga in med ett kostnadsfritt konto för att läsa avsnittet.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Källor
- 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
Så citerar du den här sidan
ScholarGate. (2026, June 3). YOLO: You Only Look Once — Unified, Real-Time Object Detection. ScholarGate. https://scholargate.app/sv/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)Djupinlärning↔ compare
Refereras av
Hittade du ett fel på sidan? Rapportera eller föreslå en rättelse →