Yolov论文资源汇总

简介：
本页面为研究者和开发者提供全面的YOLO（You Only Look Once）系列目标检测算法相关论文的整合资源，涵盖从最初的YOLO到最新的版本。 Yolov使用一个神经网络通过一次评估从图片中预测出物体的anchor和分类置信度。与当时的其他目标检测模型相比，yolo是一个端到端模型，预测速度快，并且会产生更多的定位错误而较少在背景区域产生假阳性（false positive，将没有物体的区域判断为有物体）误判。目标检测是一项实际且具有挑战性的计算机视觉任务，可以看作是图像分类与定位的结合。给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图中的目标并给出其位置，由于图片中目标数量不定，并且需要给出精确的位置信息，因此相较于分类任务更为复杂。 一个具体的应用场景就是无人驾驶技术，在无人车上装载有效的目标检测系统可以让车辆如同人类一样拥有“眼睛”，可以快速地检测前方的行人与车辆，从而做出实时决策。本段落提供了关于Yolov的相关论文资源供有需求的人下载学习。