目标检测算法单阶段算法

1. yolo算法是什么

yolo算法是一种目标检测算法。目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别概率。目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类两阶段式（Two-stage）目标检测算法和单阶段式（One-stage）目标检测算法。两阶段式是先由算法生成一系列候选边界框作为样本，然后再通过卷积神经网络分类这些样本。

yolo算法原理

因为它采用深层卷积神经网络，吸收了当前很多经典卷积神经网络架构的优秀思想，在位置检测和对象的识别方面，性能达到最优（准确率非常高的情况下还能达到实时检测）。因为作者还将代码开源了。真心为作者这种大公无私的心胸点赞。

美中不足的是虽然将代码开源，但是在论文介绍架构原理的时候比较模糊，特别是对一些重要改进，基本上是一笔带过。现在在网络上有很多关于YOLO原理的讲解。

2. yolo算法是什么

Yolo是一种目标检测算法。

目标检测的任务是从图片中找出物体并给出其类别和位置，对于单张图片，输出为图片中包含的N个物体的每个物体的中心位置（x,y)、宽（w)、高（h)以及其类别。

Yolo的预测基于整个图片，一次性输出所有检测到的目标信号，包括其类别和位置。Yolo首先将图片分割为sxs个相同大小的grid。

介绍

Yolo只要求grid中识别的物体的中心必须在这个grid内（具体来说，若某个目标的中心点位于一个grid内，该grid输出该目标类别的概率为1，所有其他grid对该目标预测概率设置为0)。

实现方法：让sxs个框每个都预测出B个boungding box，bounding box有5个量，分别为物体的x,y,h,w和预测的置信度；每个grid预测B个bounding box和物体类别，类别使用one-hot表示。

3. yolov5是图像处理技术吗

YOLOV5可以说是图像处理技术，但更准确来说是一种单阶段目标检测算法，机器视觉任务，常见的有分类、检测、分割。而YOLO正是检测中的佼佼者，在工业界，YOLO兼顾精度和速度，往往是大家的首选。

延伸：YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。能够将单个卷积神经网络应用于整个图像，把图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。YOLO非常快，由于检测问题是一个回归问题，所以不需要复杂的管道。YOLO比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍，YOLOV5是YOLO最新的版本。

若帮助到您，求采纳~

4. yolov5必须要用显卡驱动吗

需要
OLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。

5. 目标检测算法是什么

目标检测算法是先通过训练集学习一个分类器，然后在测试图像中以不同scale的窗口滑动扫描整个图像；每次扫描做一下分类，判断一下当前的这个窗口是否为要检测的目标。检测算法的核心是分类，分类的核心一个是用什么特征，一个是用哪种分类器。

(5)目标检测算法单阶段算法扩展阅读：

目标检测算法可以分为：

1、背景建模法，包含时间平均模型、混合高斯模型、动态纹理背景、PCA模型、时一空联合分布背景模型

2、点检测法，包含Moravec检测器、Harris检测器 、仿射不变点检测、S IFT

3、图像分割法，包含Mean Shift方法 、Graph-cut方法、Active Contours方法

4、聚类分析法，包含支持向量机、神经网络、Adaptive Boosting

5、运动矢量场法，包含基于运动矢量场的方法

6. 人工神经网络目标检测识别算法分类

1、基于区域建议的目标检测和识别算法
2、基于回归的目标检测和识别算法
3、基于收索的目标检测和识别算法

7. yolov5和随机蕨算法的区别

区别如下：
随机化算法，是这样一种算法，在算法中使用了随机函数，且随机函数的返回值直接或者间接的影响了算法的执行流程或执行结果。就是将算法的某一步或某几步置于运气的控制之下，即该算法在运行的过程中的某一步或某几步涉及一个随机决策，或者说其中的一个决策依赖于某种随机事件。
Yolov5图像识别技术简介YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构。

8. 计算机视觉中，目前有哪些经典的目标检测算法

第一章介绍运动的分类、计算机视觉领域中运动分析模型、计算机视觉领域运动检测和目标跟踪技术研究现状、计算机视觉领域中运动分析技术的难点等内容；
第二章介绍传统的运动检测和目标跟踪算法，包括背景差分法、帧间差分法、光流场评估算法等；
第三章介绍具有周期性运动特征的低速目标运动检测和跟踪算法，并以CCD测量系统为例介绍该算法的应用；
第四章介绍高速运动目标识别和跟踪算法，并以激光通信十信标光捕获和跟踪系统为例介绍该算法的应用；
第五章介绍具有复杂背景的目标运动检测过程中采用的光流场算法，包括正规化相关的特性及其改进光流场评估算法，并介绍改进光流场算法的具体应用；
第六章介绍互补投票法实现可信赖运动向量估计。

9. 斜着画框能提升yolo精度吗

能。
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，是可以斜着的因为的话这个框可以移动的，斜着画框能使其速度与精度都得到了极大的性能提升。