计算机工程与应用››2023,第59卷››发行(14): 15-29.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2301-0081

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YOLO公司系列目标检测算法研究进展

王琳毅,白静,李文静,蒋金哲  

  1. 1.北方民族大学 计算机科学与工程学院,银川 750021
    2国家民委图形图像智能处理实验室,银川 750021
  • 出版日期:2023-07-15 发布日期:2023-07-15

YOLO系列目标检测算法研究进展

王临毅、白静、李文静、姜金哲  

  1. 1.中国银川750021北方民族大学计算机科学与工程学院
    2.国家民族事务委员会图像与图形智能处理重点实验室,北方民族大学,银川750021
  • 在线:2023-07-15 出版:2023-07-15

摘要:YOLO公司算法是目标检测中研究的热点方向之一。近几年,随着YOLO公司系列算法及其改进模型的不断提出,使其在目标检测领域取得了优异的成绩,被广泛应用于现实中各个领域。针对YOLO公司系列目标检测算法,整理了目标检测典型数据集及评价指标;回顾了YOLO和YOLOv1~YOLOv目标检测算法的发展历程;总结了在输入、特征提取和预测这三个阶段下的数据增强、轻量化网络构建和借据损失优化等八个改进方向的模型及性能;介绍了YOLO公司算法应用领域;结合目标检测目前存在的实际问题,总结并展望了YOLO公司算法的发展方向。

关键词: 计算机视觉, 目标检测, 尤洛, 改进模型

摘要:基于YOLO的算法是目标检测领域的研究热点之一。近年来,随着YOLO系列算法及其改进模型的不断提出,基于YOLO的算法在目标检测领域取得了优异的效果,并在现实中广泛应用于各个领域。本文首先介绍了典型的目标检测数据集和评价指标,回顾了YOLOv1~YOLOv 7的总体YOLO框架和目标检测算法的发展。然后,从输入、特征提取和预测三个阶段总结了数据增强、轻量级网络构建和IOU丢失优化等八个改进方向的模型及其性能。然后介绍了YOLO算法的应用领域。最后,结合目标检测的实际问题,总结并展望了基于YOLO算法的发展方向。

关键词: 计算机视觉, 目标检测, 尤洛, 改进的模型