Jan, 2024

YOLO-Former: YOLO 与 ViT 的结合

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TL;DRYOLO-Former 方法将 Transformer 和 YOLOv4 的思想无缝集成，创建了一个高度准确和高效的目标检测系统。该方法通过将卷积注意力和 Transformer 模块整合，利用 YOLOv4 的快速推理速度并融合 Transformer 架构的优势，实现了高度准确性，输出了一帧率为 10.85 帧每秒，Pascal VOC 数据集上均值平均精度（mAP）达到了 85.76％。本工作的贡献在于展示了这两种最先进技术的创新组合如何进一步提高目标检测领域的性能。
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发现论文，激发创造
  • 基于 YOLOv7 与 ShuffleNetv2、Vision Transformer 集成的轻量级目标检测研究

    本研究通过使用高级技术（如 Group Convolution、ShuffleNetV2 和 Vision Transformer），优化了 YOLOv7 算法，减小了模型的参数数量和内存使用，并简化了网络架构，从而在资源受限的设备上加强了实时物体检测的能力。实验结果表明，经过改进的 YOLO 模型表现出卓越的性能，在保持卓越的检测准确度的同时，显著提高了处理速度。

    Mar, 2024

  • YOLOPose V2：基于 Transformer 的 6D 姿态估计的理解与改进

    基于 Transformer 的 YOLOPose 模型通过关键点回归和改进的方式实现多目标 6D 姿态估计，适用于实时应用，并达到与最先进方法相媲美的效果。

    Jul, 2023

  • YOLO9000: 更好、更快、更强

    这篇论文介绍了一种实时目标检测系统 YOLO9000，能够检测超过 9000 个物体类别，该系统基于改进的 YOLO 检测方法，结合了机器学习和 COCO 数据集进行训练，实现了同时进行目标检测和分类的功能。

    Dec, 2016

  • You Only Look Once: 统一、实时目标检测

    YOLO 是一种新的目标检测方法，使用单个神经网络从完整图像中直接预测边界框和类别概率，具有实时处理速度、误检低和物体的通用表示等优势。

    Jun, 2015

  • 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

  • YOLO-LITE：面向非 GPU 计算机优化的实时目标检测算法

    本文介绍了一种基于 YOLOV2 算法的实时目标检测模型 YOLO-LITE，该模型可以在无 GPU 设备上运行，经过在 Pascal VOC 和 COCO 数据集的训练，在 7 层、482 亿次浮点运算下达到了大约 21 FPS 的检测速度，比最快的现有模型 SSD MobilenetV1 快 3.8 倍，从而提高了实时目标检测的可访问性。

    Nov, 2018

  • 快速 YOLO: 一种实时嵌入式视频目标检测仅需一次看图系统

    本文提出了一种名为 Fast YOLO 的新框架，通过深度智能进化框架优化了 YOLOv2 网络架构并将运动自适应推理方法引入，从而在保持性能的同时，在嵌入式设备上实现实时物体检测。实验结果表明，Fast YOLO 框架可以在平均 3.3 倍的速度加速下，将嵌入式系统上的检测性能提高到 18FPS。

    Sep, 2017

  • YOLO-World：实时开放词汇物体检测

    YOLO-World is an innovative approach that enhances the You Only Look Once (YOLO) series of detectors with open-vocabulary detection capabilities through vision-language modeling, achieving high efficiency and accuracy in detecting a wide range of objects in a zero-shot manner.

    Jan, 2024

  • Scaled-YOLOv4: 跨阶段部分网络的扩展

    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）。

    Nov, 2020

  • LW-DETR：实时检测的一种用于替代 YOLO 的 Transformer

    本文介绍了一种轻量级检测变换器 (LW-DETR)，它在实时目标检测方面优于 YOLO，架构简单，由 ViT 编码器、投影器和浅层 DETR 解码器组成，结合训练有效技术和插入式窗口和全局注意力等最新技术，改进了 ViT 编码器的复杂性，实验证明所提出的方法在 COCO 和其他基准数据集上优于现有的实时检测器。

    Jun, 2024