.png)
YOLO – YOU ONLY LOOK ONCElà một trong những thuật toán nhận diện vật thể nhanh nhất thời điểm hiện tại. Mặc dù không phải là phương pháp có độ chính xác cao nhất tuy nhiên Yolo vẫn là được ứng dụng rất nhiều trong những dự án thực tế khi mà độ chính xác không phải là ưu tiên hàng đầu.
YOLO chia bức ảnh thành SxS grid, boundary box có 5 phần tử: x, y, w, h, confidence score.
YOLO có 4 phiên bản v1, v2, v3, v4.
YOLO v1:sử dụng framework Darknet được train trên tập ImageNet-1000. Nó không thể tìm thấy các object nhỏ nếu chúng xuất hiện dưới dạng một cụm. Phiên bản này gặp khó khăn trong việc phát hiện các đối tượng nếu hình ảnh có kích thước khác với hình ảnh được train.
YOLO v2đặt tên là YOLO9000đã được Joseph Redmon và Ali Farhadi công bố vào cuối năm 2016. Cải tiến chính của phiên bản này tốt hơn, nhanh hơn, tiên tiến hơn để bắt kịp faster R-CNN (phương pháp sử dụng Region Proposal Network), xử lý được những vấn đề gặp phải của YOLO v1.
Sự thay đổi của YOLO v2 với YOLO v1:
YOLO – YOU ONLY LOOK ONCElà một trong những thuật toán nhận diện vật thể nhanh nhất thời điểm hiện tại. Mặc dù không phải là phương pháp có độ chính xác cao nhất tuy nhiên Yolo vẫn là được ứng dụng rất nhiều trong những dự án thực tế khi mà độ chính xác không phải là ưu tiên hàng đầu.
YOLO chia bức ảnh thành SxS grid, boundary box có 5 phần tử: x, y, w, h, confidence score.
YOLO có 4 phiên bản v1, v2, v3, v4.
YOLO v1:sử dụng framework Darknet được train trên tập ImageNet-1000. Nó không thể tìm thấy các object nhỏ nếu chúng xuất hiện dưới dạng một cụm. Phiên bản này gặp khó khăn trong việc phát hiện các đối tượng nếu hình ảnh có kích thước khác với hình ảnh được train.
YOLO v2đặt tên là YOLO9000đã được Joseph Redmon và Ali Farhadi công bố vào cuối năm 2016. Cải tiến chính của phiên bản này tốt hơn, nhanh hơn, tiên tiến hơn để bắt kịp faster R-CNN (phương pháp sử dụng Region Proposal Network), xử lý được những vấn đề gặp phải của YOLO v1.
Sự thay đổi của YOLO v2 với YOLO v1:
%20(1).png "Hướng dẫn download ti liệu")
<!– Composite Start
Loading…
(function(){
var D=new Date(),d=document,b=’body’,ce=’createElement’,ac=’appendChild’,st=’style’,ds=’display’,n=’none’,gi=’getElementById’;
var i=d[ce](‘iframe’);i[st][ds]=n;d[gi](“M215518ScriptRootC162893”)[ac](i);try{var iw=i.contentWindow.document;iw.open();iw.writeln(“”);iw.close();var c=iw[b];}
catch(e){var iw=d;var c=d[gi](“M215518ScriptRootC162893″);}var dv=iw[ce](‘div’);dv.id=”MG_ID”;dv[st][ds]=n;dv.innerHTML=162893;c[ac](dv);
var s=iw[ce](‘script’);s.async=’async’;s.defer=’defer’;s.charset=’utf-8′;s.src=”//jsc.mgid.com/e/b/ebookbkmt.com.162893.js?t=”+D.getYear()+D.getMonth()+D.getDate()+D.getHours();c[ac](s);})();
–>