Nov, 2020

Scaled-YOLOv4: 跨阶段部分网络的扩展

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TL;DR使用基于 CSP 方法的 YOLOv4 目标检测神经网络可进行极小至极大规模网络的缩放以及保持最优速度和精度，提出了一种网络缩放方法，其中 YOLOv4-large 模型在 Tesla V100 上以～16 FPS 的速度实现了 55.5% AP（73.4％AP50）的 MS COCO 数据集的最新结果，实现了 1774 FPS 的速度。通过使用 TensorRT，批量大小 = 4 和 FP16 精度，YOLOv4-tiny 实现了 22.0％AP（42.0％AP50）。
yolov4object detectionneural networkcsp approachnetwork scaling
发现论文，激发创造
  • YOLO-MS：实时物体检测的多尺度表示学习再思考

    提供高效且表现良好的目标检测器 YOLO-MS, 基于对不同核大小的卷积如何影响不同尺度物体的检测性能进行一系列研究来实现。新的策略能够大大增强实时目标检测器的多尺度特征表示。在 MS COCO 数据集上训练的 YOLO-MS, 不依赖于其他大规模数据集或预训练权重，在相同参数和 FLOPs 数量下，优于最近的实时目标检测器，包括 YOLO-v7 和 RTMDet。

    Aug, 2023

  • YOLOv6: 面向工业应用的单阶段物体检测框架

    本技术报告介绍了 YOLOv6 的开发和部署，该模型包括最新的网络设计、训练策略、测试技术、量化和优化方法，可适用于不同规模的应用场景，并在各种硬件平台上表现出色。

    Sep, 2022

  • PP-YOLOv2: 实用物体检测器

    通过综合评估现有的改进 refinement 的集合以改善 PP-YOLO 的性能，并为实现几乎不改变推理时间的效果，逐步进行消融研究以评估它们对最终模型性能的影响，通过结合多种有效的精炼手段，将 PP-YOLO 的性能从 45.9% mAP 提升到 49.5% mAP，而 PP-YOLOv2 的速度也达到了 106.5 FPS 的推理速度，由此超越了具有相同参数（即 YOLOv4-CSP，YOLOv5l）的现有目标检测器。

    Apr, 2021

  • YOLOv4：目标检测的最优速度和准确度

    论文使用多种通用特征，如批量归一化和残差连接以及新增特征，如 Mish 激活功能，实现卷积神经网络的最新成果，在实时速度下达到了 MS COCO 数据集的 43.5% AP（65.7% AP50）。

    Apr, 2020

  • YOLOv3: 一项渐进式的改进

    本研究介绍了 YOLOv3 目标检测算法的改进，包括设计修改、更精准的新网络以及在性能方面的提升。与其他算法相比，YOLOv3 具有更快的运行速度和相似的检测表现。

    Apr, 2018

  • LeYOLO，用于目标检测的新型可扩展高效 CNN 架构

    基于 FLOP 的高效目标检测计算的神经网络架构设计选择和优化方法，LeYOLO 提供了在不同资源限制下性能优越的计算负载和准确率比例。

    Jun, 2024

  • YOLOv7：可训练的免费物品袋集合为实时物体检测器设立了新的技术水平

    YOLOv7 是一种实时目标检测器，其速度和精度表现均优于已有模型，且只在 MS COCO 数据集上进行训练。

    Jul, 2022

  • 金 - YOLO：通过聚集与分发机制实现高效物体检测

    在本研究中，我们提出了一种先进的 Gatherand-Distribute 机制（GD 机制），该机制借助卷积和自注意操作实现。我们设计的新模型 Gold-YOLO 在跨所有模型尺度上提升了多尺度特征融合能力并在延迟和准确性之间实现了理想的平衡。此外，我们首次在 YOLO 系列中实现了 MAE 风格的预训练，使得 YOLO 系列模型能够从无监督预训练中受益。Gold-YOLO-N 在 COCO val2017 数据集上取得了出色的 39.9％ AP 和在 T4 GPU 上的 1030 FPS，超过了以前的 SOTA 模型 YOLOv6-3.0-N 的相似 FPS +2.4％。

    Sep, 2023

  • PP-YOLOE：YOLO 的进化版

    本文提出了一种名为 PP-YOLOE 的工业级目标检测器，采用基于先前版本的 PP-YOLOv2 的优化，使用无锚点范例、更强大的主干网和配备了 CSPRepResStage、ET-head 和动态标签分配算法 TAL 的 neck。在 COCO test-dev 上实现了 51.4 mAP，Tesla V100 的时延为 78.1 FPS，相对于之前最先进的工业模型 PP-YOLOv2 和 YOLOX 分别有 (+1.9 AP，+13.35% 加速) 和 (+1.3 AP，+24.96% 加速) 的显著改进。

    Mar, 2022

  • YOLOv5, YOLOv8 和 YOLOv10：实时视觉领域首选检测器

    本文综述了 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的演进，着重介绍了 YOLOv5、YOLOv8 和 YOLOv10。分析了这些版本的架构改进、性能提升以及在边缘部署方面的适用性。研究结果表明在准确性、效率和实时性能方面不断取得了进展，并强调了它们在资源受限环境中的适用性。本综述提供了模型复杂性和检测准确性之间的权衡，为选择特定边缘计算应用的最合适的 YOLO 版本提供指导。

    Jul, 2024