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尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。2、YOLO容易产生物体的定位错误。3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。2，Unified
Yolov1论文链接：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection.Yolov2解读：【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov2.Yolov3解读：【算法实验】能检测COCO并鉴黄的SexyYolo（含Yolov3的深度原理剖析）.【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov3.（您的点赞是对分享的最大认可...
yolo_v3是我最近一段时间主攻的算法，写下博客，以作分享交流。看过yolov3论文的应该都知道，这篇论文写得很随意，很多亮点都被作者都是草草描述。很多年入手yolo算法都是从v3才开始，这是不可能掌握yolo精髓的，因为v3很多东西是保留v2甚至v1的东西，而且v3的论文写得很随心。
YOLO原作者之前宣布退出CV界，近日arxiv上有了一篇名为Yolov4的文章，看起来是集大成者，用了不少tricks…通过上述分析，我们的猜疑链形成：数据集中小物体分布不均匀-->训练中小物体学习不充分（Loss不足）-->训练完的模型小物体精度差。
YOLOv4的损失函数8代码比论文都早的YOLOv5检测头的改进：head部分没有任何改动，和yolov3和yolov4完全相同，也是三个输出头，stride分别是8,16,32，大输出特征图检测小物体，小输出特征图检测大物体。
YOLOV5似乎没有使用类标签平滑。YOLOV5数据增强YOLOV5的作者现在并没有发表论文，因此只能从代码的角度理解它的数据增强管道。YOLOV5都会通过数据加载器传递每一批训练数据，并同时增强训练数据。
注意，YOLO论文中写的是，根据FasterRCNN，应该是"+"。由于的取值没有任何约束，因此预测边框的中心可能出现在任何位置，训练早期阶段不容易稳定。YOLO调整了预测公式，将预测边框的中心约束在特定gird网格内。σσσ其中，是预测边框的中心和宽
Strongdataaugmentation在数据增强中，我们使用了Mosaic和Mixup的增强策略，使用了这些增强策略之后，我发现预训练模型已经没有必要了，因此后面所有的训练都是从头训练的。Anchor-free将YOLO转换为anchorfree其实很简单，我们将每个空间位置的输出由3减少到1，直接输出4个值，即左上角点的两个偏差值...
尽管YOLO有这些优点，它也有一些缺点：1、YOLO的物体检测精度低于其他state-of-the-art的物体检测系统。2、YOLO容易产生物体的定位错误。3、YOLO对小物体的检测效果不好（尤其是密集的小物体，因为一个栅格只能预测2个物体）。2，Unified
Yolov1论文链接：YouOnlyLookOnce:Unified,Real-TimeObjectDetection.Yolov2解读：【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov2.Yolov3解读：【算法实验】能检测COCO并鉴黄的SexyYolo（含Yolov3的深度原理剖析）.【论文解读】Yolo三部曲解读——Yolov3.（您的点赞是对分享的最大认可...
yolo_v3是我最近一段时间主攻的算法，写下博客，以作分享交流。看过yolov3论文的应该都知道，这篇论文写得很随意，很多亮点都被作者都是草草描述。很多年入手yolo算法都是从v3才开始，这是不可能掌握yolo精髓的，因为v3很多东西是保留v2甚至v1的东西，而且v3的论文写得很随心。
YOLO原作者之前宣布退出CV界，近日arxiv上有了一篇名为Yolov4的文章，看起来是集大成者，用了不少tricks…通过上述分析，我们的猜疑链形成：数据集中小物体分布不均匀-->训练中小物体学习不充分（Loss不足）-->训练完的模型小物体精度差。
YOLOv4的损失函数8代码比论文都早的YOLOv5检测头的改进：head部分没有任何改动，和yolov3和yolov4完全相同，也是三个输出头，stride分别是8,16,32，大输出特征图检测小物体，小输出特征图检测大物体。
YOLOV5似乎没有使用类标签平滑。YOLOV5数据增强YOLOV5的作者现在并没有发表论文，因此只能从代码的角度理解它的数据增强管道。YOLOV5都会通过数据加载器传递每一批训练数据，并同时增强训练数据。
注意，YOLO论文中写的是，根据FasterRCNN，应该是"+"。由于的取值没有任何约束，因此预测边框的中心可能出现在任何位置，训练早期阶段不容易稳定。YOLO调整了预测公式，将预测边框的中心约束在特定gird网格内。σσσ其中，是预测边框的中心和宽
Strongdataaugmentation在数据增强中，我们使用了Mosaic和Mixup的增强策略，使用了这些增强策略之后，我发现预训练模型已经没有必要了，因此后面所有的训练都是从头训练的。Anchor-free将YOLO转换为anchorfree其实很简单，我们将每个空间位置的输出由3减少到1，直接输出4个值，即左上角点的两个偏差值...
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