YOLOv
關注創建者：龍騰AI技術 創建時間：2022-11-09
YOLOv的實例教程
Complete Goat Detection and Counting Using YOLOv11
MP4 |視頻： h264， 1280x720 |音頻：AAC，44.1 KHz，2 Ch
語言：英語 |時長： 35m |大小： 383 MB
了解使用 YOLOv11 進行山羊檢測和計數的完整開發
了解使用 YOLOv11 進行山羊檢測和計數的完整開發
您將學
到的內容 山羊
模型訓練和優化的數據注釋和準備
實時應用程序部署
完成 YOLOv11 項目
要求
：基本的Python和ML知識
描述
通過“使用 YOLOv11 完成山羊檢測和計數”課程，解鎖 AI 驅動的對象檢測功能！這門綜合課程專為初學者和中級學習者設計，側重于使用最新的對象檢測技術 YOLOv11 構建一個真實世界的項目，用于檢測和計算圖像或視頻源中的山羊。本課程首先介紹 YOLOv11 及其強大的架構，為創建準確的檢測系統奠定了基礎。您將學習如何準備數據集、注釋圖像以及訓練為山羊檢測量身定制的 YOLOv11 模型。深入研究提高模型準確性、優化性能以及在農場管理或動物跟蹤系統等實時應用程序中部署模型的實際步驟。課程亮點： 了解 YOLOv11 的架構及其在對象檢測任務中的優勢。了解如何收集、標記和預處理數據以訓練 YOLOv11.訓練 YOLOv11 模型以檢測和計數山羊，微調參數以提高準確性。實施經過訓練的模型，以便在視頻源或 IoT 設置中進行實時山羊檢測和計數。分析檢測結果，識別挑戰，并優化模型以獲得更好的性能。本課程非常適合開發人員、AI 愛好者以及希望將 AI 解決方案集成到其工作流程中的農業或畜牧業行業的任何人。
展開 2025 年 5 月出版
MP4 |視頻：h264、1920x1080 |音頻：AAC，44.1 KHz
語言：英語 |大小：2.04 GB |時長： 3h 0m
從注釋到推理：完整的 YOLOv11 工作流程
學習內容
了解使用 YOLOv11 進行計算機視覺和對象檢測的基礎知識。
在自定義數據集上設置和訓練 YOLOv11 模型，以進行實時對象檢測。
使用精度、召回率和 mAP 指標評估和微調 YOLOv11 性能。
使用 Python 和 OpenCV 為實際應用程序部署 YOLOv11 模型。
要求
對 Python 編程
有基本的了解 熟悉機器學習或深度學習概念是有幫助的，但不是強制性
的 具有穩定互聯網連接和至少 8GB RAM 的計算機（建議將 GPU 用于訓練模型）
愿意學習和試驗計算機視覺工具和代碼
描述
使用 YOLOv11 釋放尖端計算機視覺的力量，YOLOv11 是“You Only Look Once”對象檢測架構的最新和最先進的版本。本實踐課程將帶您從對象檢測的基本概念到實時構建、訓練和部署您自己的 YOLOv11 模型。無論您是 AI 初學者，還是希望提升技能的經驗豐富的開發人員，本課程都能提供完整、實用的學習體驗。您將使用真實數據集，學習如何注釋和準備數據，使用 Ultralytics 框架訓練模型，使用關鍵指標評估性能，并使用 Python 和 OpenCV 部署模型。每個模塊都包括代碼演練、作業和項目，旨在強化關鍵技能。不需要任何 YOLO 經驗，我們將通過清晰的說明和示例指導您完成每個步驟。此外，您還將深入了解對象檢測在各個行業的使用，包括自動駕駛、醫療保健、零售分析和監控。
展開 論文：Focal Loss for Dense Object Detection
主要優點
1、多尺度：借鑒FPN網絡通過自下而上、自上而下的特征提取網絡，并通過無代價的橫向連接構建增強特征提取網絡，利用不同尺度的特征圖檢測不同大小的目標，利用了底層高分率的特征圖有效的提高了模型對小尺度目標的檢測精度
2、樣本不平衡：引入Focal Loss用于候選框的【類別預測】，克服正負樣本不平衡的影響及加大困難樣本的權重
主要不足
1、實時性：網絡使用ResNet-101作為主干特征提取網絡，檢測效率略微不足
YOLOv3
論文：YOLOv3: An Incremental Improvement
主要優點
1、實時性：相比RetinaNet，YOLOv3通過犧牲檢測精度，使用Darknet主干特征提取網絡而不是Resnet101，從而獲取更快的檢測速度
2、多尺度：相比于YOLOv1-v2，與RetinaNet采用相同的FPN網絡作為增強特征提取網絡得到更高的檢測精度
3、目標重疊：通過使用邏輯回歸和二分類交叉熵損失函數進行類別預測，將每個候選框進行多標簽分類，解決單個檢測框可能同時包含多個目標的可能
主要不足
1、準確率：主要因為Darknet的特征提取不夠強，未進行精細化結構模型設計
YOLOv4
論文：YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection
鑒于YOLOv3的缺點，YOLOv5進行了Darknet53主干特征提取網絡等一系列改進
主要優點
1、實時性：借鑒CSPNet網絡結構將Darknet53改進為CSPDarknet53
展開 對于多目標跟蹤算法, 由于很難使用單一評分評估多目標跟蹤性能, 采用MOT Challenge評價標準.
3.1
目標檢測算法對比實驗
表 1為YOLOv3目標檢測算法、基于MobileNet的目標檢測算法和其他檢測算法實驗對比結果.
表 1 目標檢測算法性能對比結果
本文選取比較流行的單階段檢測算法和兩階段檢測算法進行對比實驗. 由表 1可見, 基于MobileNet的目標檢測算法模型是YOLOv3算法模型的1/3, 并且相比SSD和Fater R-CNN, 模型最小; 單張圖片檢測時間相比YOLOv3模型提高了2倍; 在精度方面, 本文檢測算法相比YOLOv3模型下降約12.4 %, 但相比SSD提高1.5 %. 總體而言, 雖然本文檢測算法在檢測精度上有所降低, 但可以滿足檢測跟蹤的實際需求, 并且在模型大小和單張檢測時間上具有優勢. 精度降低的原因是由于YOLOv3的網絡結構中使用了殘差網絡, 并且網絡層數更深, 而MobileNet網絡結構僅使用深度可分離卷積, 沒有使用殘差結構, 在網絡深度方面也比YOLOv3更淺, 因此造成本文檢測算法在mAP值上與YOLOv3差距較大.
展開 結果和結論：
不同對象檢測框架的結果
YOLOv2 在 PASCAL VOC 和 COCO 上提供了最先進的檢測精度。它可以在不同尺寸上運行，從而在速度和準確性之間進行權衡。在 67 FPS 時，YOLOv2 可以提供 76.8 的 mAP，而在 40 FPS 時，檢測器的精度為 78.6 mAP，優于更快的 R-CNN 和 SSD 等最新模型，同時運行速度明顯快于這些模型。
不同物體檢測的速度與精度曲線
該模型也是 YOLO9000 模型的基礎，該模型能夠實時檢測 9000 多個類。
YOLOv的最新內容
在自定義數據集上設置和訓練 YOLOv11 模型，以進行實時對象檢測。
使用精度、召回率和 mAP 指標評估和微調 YOLOv11 性能。
使用 Python 和 OpenCV 為實際應用程序部署 YOLOv11 模型。
這門綜合課程專為初學者和中級學習者設計，側重于使用最新的對象檢測技術 YOLOv11 構建一個真實世界的項目，用于檢測和計算圖像或視頻源中的山羊。本課程首先介紹 YOLOv11 及其強大的架構，為創建準確的檢測系統奠定了基礎。您將學習如何準備數據集、注釋圖像以及訓練為山羊檢測量身定制的 YOLOv11 模型。
YOLOv2 預測 5 個參數 （tx、 ty、 tw、 th、 to（客觀性分數））并應用 sigma 函數來約束其值介于 0 和 1 之間。
此直接位置約束將 mAP 增加 5%。
細粒度功能 ：
生成 13 * 13 的 YOLOv2 足以檢測大型物體。
YOLOv3借鑒ResNet的理念, 采用YOLOv2的Darknet-19, 并創建一個新的特征提取網絡Darknet-53[20]. YOLOv3采用類似FPN的上采樣和特征融合機制, 使用不同的特征尺度進行預測.
YOLOv3目標檢測
項目中教室內學生的位置檢測以及人數統計使用Paddle模型庫中的YOLOv3模型
數據集
采用我校教務處提供的一周（5天）教學視頻為基礎，每天視頻時長14小時（8：00——22：00，有前后兩個攝像頭），每隔10分鐘截取一張圖片，一共289張圖片，進行人為手工標準（EasyDL平臺上也有相同模型）
訓練
在本機上以batch_size=2
根據氣孔圖像數據集的特點，對YOLOv5的網絡結構進行了修改，在不影響識別性能的情況下，大大縮短了訓練時間。優化YOLO深度學習模型中的預測因子，降低了誤檢率。同時，根據氣孔物體的特點，對16倍和32倍的下采樣層進行了簡化，提高了識別效率。實驗表明該方法快速可靠。Hui Zeng等學者對非結構化網絡物理系統環境交際機器人多模態感知模型進行構建。
YOLOV7：You Only Look Once目標檢測模型在pytorch當中的實現
所需環境
torch==1.2.0+
為了使用amp混合精度，推薦使用torch1.7.1以上的版本。
全部 代碼 ,預訓練模型 獲取方式：
關注微信公眾號 datayx 然后回復 v7 即可獲取。
《End-to-end people detection in crowded scenes》CVPR2016[4]
在Faster-rcnn、YOLOv1問世的2015年，這篇LSTM跨界搞目標檢測的論文顯得有些默默無聞。
本文中基于YOLOv2模型的簡化版本Tiny-YOLOv2進行目標檢測，提高了訓練速度與處理效率。
1.2 Tiny-YOLOv2網絡改進
本文中的數據集數據較少、物體種類不多，且識別目標較小，基于通用物體識別的Tiny-YOLOv2網絡并不能表現出最優的檢測效果，故在此對原網絡模型進行改進。
這些算法分別是Cascade R-CNN，Faster R-CNN，FPN，Grid R-CNN，RefineDet，RetinaNet，SSD512和YOLOv3。
