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YOLO v1、v2 和 v3 的论文及相关代码已实现。

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简介：
YOLOv1、YOLOv2和YOLOv3这三篇核心论文，以及配套的详细代码实现，均已整理完毕。鉴于文件体积较大，相关代码资源已上传至百度云盘。该云盘链接具有永久有效性，若出现失效情况，请及时与我们联系。请注意，在解压后，务必参考readme.txt文件中的具体指导，以了解并按照步骤完成程序的运行。

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  • YOLO V1、V2、V3论文及其代码实现
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    本项目深入探讨了YOLO系列（包括V1、V2和V3版本）目标检测算法的核心思想，并提供了详细的代码实现，便于学习与应用。 YOLO v1, v2, 和v3的三篇论文及代码实现文件太大了，因此我已经将它们上传到了百度云盘，并设置了永久链接。请下载后解压，在解压后的文件夹中查看readme.txt以获取具体的执行步骤。
     
  • Mobilenet-YOLO-Pytorch:涵盖mobilenet系列（v1，v2，v3...）及yolo系列（yolov3...）
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    Mobilenet-YOLO-Pytorch是一个基于PyTorch框架开发的项目，集成了多种高效的轻量级模型和目标检测算法，包括Mobilenet v1/v2/v3及Yolov3等。 Mobilenet-YOLO-Pytorch 与我之前的项目相似，其损失函数与原始实现非常接近。该模型使用PyTorch实现了基于MobileNet的YOLO检测网络，并在VOC2007（包含07+12）数据集上进行了训练和测试。预训练图像网络未采用Coco。 以下是不同配置的结果： - MobileNetV2：352分辨率，精度为71.2 - MobileNetV3 要开始使用这个项目，请按照以下步骤操作： 1. 下载并解压VOCdevkit数据集（如果已存在该数据集，则可以跳过此步）。 2. 运行脚本以创建lmdb文件：`sh scripts/create.sh` 3. 开始训练模型：`sh scripts/train.sh` 演示版本可以通过执行相应的下载命令来获取，并将其保存在$ Mobilenet-YOLO-Pytorch / check目录中。
     
  • 【必看】YOLO v1 v2 v3版本详解
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    本教程详细解析了YOLO系列目标检测算法（v1、v2、v3）的核心思想和技术细节，适合深入理解该技术的学习者观看。 YOLO（You Only Look Once）是一种实时目标检测系统，以其高效性和即时性著称。该框架的核心思想是将图像分割成多个网格，并且每个网格负责预测其内部可能存在的物体。从最初的版本到后续的更新，如v1、v2 和 v3，这些改进不断优化了系统的性能和准确性。 YOLO v1 的基本原理是将输入图像分成 7x7 的网格，每个网格预测固定数量的边界框，并同时估计这些框内物体的概率及类别。它采用 Leaky ReLU 激活函数，这种激活方式允许负值通过神经元，避免了传统ReLU中可能出现的问题——“神经元死亡”。此外，YOLO v1 实现了一个端到端的学习过程，在整个网络上直接进行反向传播以优化损失函数。 在 YOLO v2 中，性能进一步提升。主要改进包括： - **批量归一化（Batch Normalization）**：在每个卷积层后加入 BN 层，提升了模型的精度约 2%。 - **更高分辨率输入图像**：将输入图片尺寸从 224 像素增加到 448 像素，从而提高了对细节特征的捕捉能力。 - **Anchor框机制**：引入了预先定义好的参考边界框来预测目标对象的位置，取代了 v1 版本中直接预测坐标的方法。 - **K-means 聚类方法**：利用训练集中所有边界框进行聚类分析以确定最佳 Anchor 大小和比例。 YOLO v3 继续沿用了 YOLO v2 的许多特性，并在此基础上进行了进一步的改进： 1. 使用了 Darknet-53 网络结构作为骨干网络，这比之前的 Darknet-19 具有更强的特征提取能力。 2. 采用了多尺度检测技术，在三个不同层次输出特征图以提高对各种大小目标的识别性能。这种设计类似于 Feature Pyramid Network（FPN）的理念。 3. 改进了边界框预测方法：使用逻辑回归来优化 Anchor 的包围盒评分，减少了不必要的计算并提高了准确性。 通过这些迭代改进，YOLO 系列算法在保持快速检测能力的同时不断提升了精度水平，在不同应用场景中展现了灵活性。例如 YOLO v3 提供了一个更轻量级的 Tiny YOLO 版本以实现更快的速度表现。由于其创新的设计理念和技术进步，YOLO 已成为目标检测领域的重要里程碑，并广泛应用于自动驾驶、视频监控等实时场景之中。
     
  • STLINK v1, v2, v3 驱动
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    本驱动包包含STLink V1、V2和V3调试器所需的软件工具，支持编程和调试STM8和STM32微控制器。 官网要求进行邮箱验证，如果不想提供邮箱的话可以考虑其他选项。一些人对那些需要留邮箱才能使用开放资源的行为表示不满。官网链接上的特定工具页面有相关详情。对于不愿意分享个人邮箱的用户来说，可以选择替代方案来避免这种验证需求。
     
  • DeepLab V1, V2, V3语义分割网络论文原文
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    本文档包含了DeepLab系列（V1、V2、V3）语义分割网络的原始研究内容，深入探讨了图像中像素级别的分类方法与技术进展。 DeepLab系列论文（包括V1, V2, 和 V3版本）于2016年6月2日提交至Arxiv，该系列工作提出了语义分割网络，并引入了空洞卷积、金字塔型的空洞池化(ASPP)以及全连接条件随机场。其中，空洞卷积在不增加参数数量的情况下扩大了感受野范围。通过采用不同采样率的多个并行空洞卷积层（即多尺度处理），或是在图像金字塔中使用原始图像的不同缩放版本传递至CNN网络分支的方式，可以改进分割网络。 此外，在结构化预测方面，全连接条件随机场被用来实现这一目标，并且需要将条件随机场的训练和微调作为后期处理步骤单独执行。后续的DeepLab V2和V3都是在基于V1的基础之上进行了一系列优化与提升。
     
  • YOLO v1的PyTorch实现：Yolo-PyTorch
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    简介：Yolo-PyTorch是YOLOv1算法的一个开源PyTorch版本，适用于对象检测任务。该项目提供了一个简洁、高效的解决方案，便于研究和实验。 YOLOv1在PyTorch中的实现 安装要求： ``` pip install torch==1.5.1+cu101 torchvision==0.6.1+cu101 ``` 数据集下载： 运行`./download_data.sh`脚本进行数据集的下载。
     
  • 使用Pytorch实现的YOLO-v3-tiny代码
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    本项目采用Python深度学习框架PyTorch实现了轻量级目标检测模型YOLO-v3-tiny，适用于资源受限环境下的实时物体识别任务。 基于Pytorch 0.4的YOLO-v3-tiny实现代码能够直接调用摄像头进行目标检测。该代码使用COCO数据集训练，并能识别出80个类别。
     
  • YOLO v1到v5论文解析与实现详解
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    本课程全面解析YOLO系列（从v1至v5）目标检测算法的核心理论，并深入探讨其实现细节，旨在帮助学习者掌握高效的目标检测技术。 YOLO v1到YOLO v5的论文解读及实现细节涵盖了从第一个版本发布以来的一系列改进和技术革新。这些版本不仅提高了目标检测的速度，还通过引入新特性如多尺度训练、空间金字塔池化等方法增强了模型性能。每个新的YOLO版本都致力于优化算法效率和准确性之间的平衡，在保持实时处理能力的同时，实现了更高的精确度。