Historial de desarrollo de los algoritmos de detección de objetivos de la serie YOLO

El desarrollo de la detección de objetivos ha pasado aproximadamente por dos períodos históricos, como se muestra en la siguiente figura:

Como se puede ver en la figura, el algoritmo YOLO propuesto por Joseph Redmon en 2015 es una etapa única El creador de los algoritmos de detección de objetivos, junto con la serie RCNN de algoritmos de objetivos de dos etapas propuesta por R. Girshick en 2014, lideraron el desarrollo de algoritmos de detección de objetivos basados ​​​​en el aprendizaje profundo. El algoritmo de la serie YOLO es un algoritmo de alta precisión que puede cumplir con los requisitos de detección en tiempo real (FPS gt; 30), como se muestra en la figura siguiente. Por lo tanto, es el preferido por la mayoría del personal de aplicaciones de ingeniería y tiene un rango muy amplio. de aplicaciones en proyectos reales vale la pena que los principiantes dediquen tiempo y energía a aprender, investigar y aplicar.

YOLOv2 tiene algunas áreas de mejora:

YOLOv3 ha optimizado aún más las áreas de mejora en YOLOv2, que incluyen:

A partir de entonces, otras personas comenzaron a tomar terminado Las mejoras más famosas de la serie de algoritmos YOLO incluyen: