yolo 原理与实现方法是什么？ - 知乎
YOLO对输入图像的大小不变。然而，在实践中，由于我们在实现算法时可能遇到各种问题，因此我们可能希望坚持使用恒定的输入大小。 其中一个重要问题是，如果我们想以批量方式处理图像（GPU可 …
Ultralytics 正式发布 YOLO26 模型，该模型哪些亮点值得关注？
早期 YOLO 模型在训练过程中使用分布焦点损失（DFL）来提升边界框精度。 尽管这一方法有效，但 DFL 增加了模型复杂度，且对回归范围设置了固定限制，给模型导出和部署带来挑战，尤其在边缘设 …
如何提高Yolo目标检测的效果？ - 知乎
关于创新点，我分为两大方向： 1. 数据集预处理创新，一共分为四点： - 图像增强 - 图像取物 - 图像融合 - 图像降噪 2.目标检测网络创新： 提高目标检测网络模型检测精度 对目标检测网络模型进行轻量化处 …
如何学习yolo？ - 知乎
YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO …
目标检测比如 yolov5，训练输入图像大小默认是 640*640，这个是不是 …
首先回答的是，不见得input size越大越好。主要的原因是目前所采用的FPN结构的设计，不同size的物体被分到了不同的feature map上进行处理。我们的工作在以Resnet-50 FCOS在800 size下以及400 …
大模型时代，工业界为何仍钟情 YOLO，成本因素是主因吗？
Jan 21, 2026 · 长期致力于YOLO系列算法的结构性创新、性能极限优化与工业级落地实践，旨在打通从学术研究到产业应用的最后一公里。 🚀 核心专长与技术创新 YOLO算法结构性创新：于CSDN平台原 …
第二卷-基于YOLO的目标检测入门教程 - 知乎
〇、序言 在笔者的书籍《YOLO目标检测》中，有意在讲解了YOLOv4之后省略了YOLOv5，因为从模型层面来说，笔者认为YOLOv5是YOLOv4的一次“延拓”，将此前的YOLOv4的很多参数，如模型结构 …
本科生，怎么入门Yolo，以及实现自己的训练集？ - 知乎
MMYOLO 里面文档是比较详细的，关于如何标注，训练和部署的流程文档都有，可以去看看
YOLO是什么意思？ - 知乎
YOLO是You Only Live Once 的缩写，是从国外传到中国的正火的生活方式，YOLO族通常是很酷的青年，有自己的梦想，自己的想法，大家聚集在一起激发创意，分享故事。“及时行乐”是YOLO族的生活 …
本科生，只会Python基础，该如何入门YOLO目标检测，学习路线？
知道 yolo 应该有深度学习基础吧，b站有很多讲解yolo的up主，找一个播放量高的就行，有视频理解起来也不难。然后就是找一份代码 (视频一般会提供)，debug一行一行看，把流程搞懂。油管上可以搜 …