首页

投稿

分不清YOLO各个版本！从底层结构到项目实战，吃透目标检测核心，面试毕设双适用！

318

37

2026-08-26 16:03:18

✨全套配套福利领取✨ ✅ YOLO 各版本架构对比整理笔记 ✅ YOLO 自定义数据集训练模板 ✅ 版本选型对照表 + 面试高频考点 ✅ AI 零基础入门完整学习大纲 ✅ YOLO 毕设选题与创新方向清单 👉评论区扣【已三连】领取全套资料！毕设纠结模型选型、训练效果差、代码报错、缺少论文创新思路，支持全流程辅导交付，覆盖全部 AI 主流研究方向。

计算机视觉

迪哥学AI 发消息

毕业论文辅导、顶会发刊、竞赛指导、机器学习、深度学习、强化学习、NLP等（基础/实战/论文）

1. 第一章：深度学习经典检测方法概述

06:23

（重点）零基础/转行系统入门学习路线

07:03

2. 2-不同阶段算法优缺点分析

04:43

3. 3-IOU指标计算

05:10

4. 4-评估所需参数计算

10:01

5. 5-map指标计算

07:27

6. 第二章：YOLO-V1整体思想与网络架构

07:12

7. 2-检测算法要得到的结果

06:18

8. 3-整体网络架构解读

11:39

9. 4-位置损失计算

08:13

10. 5-置信度误差与优缺点分析

11:49

11. 第三章：YOLO-V2改进细节详解

05:43

12. 2-网络结构特点

06:03

13. 3-架构细节解读

06:53

14. 4-基于聚类来选择先验框尺寸

10:22

15. 5-偏移量计算方法

10:49

16. 6-坐标映射与还原

03:37

17. 7-感受野的作用

11:07

18. 8-特征融合改进

07:56

19. 第四章：YOLO-V3核心网络模型

08:19

20. 2-多scale方法改进与特征融合

07:38

21. 3-经典变换方法对比分析

04:56

22. 4-残差连接方法解读

07:47

23. 5-整体网络模型架构分析

05:01

24. 6-先验框设计改进

05:25

25. 7-sotfmax层改进

04:25

26. 第五章：项目实战-基于V3版本进行源码解读

12:43

27. 2-训练参数设置

04:49

28. 3-数据与标签读取

08:42

29. 4-标签文件读取与处理

05:52

30. 5-debug模式介绍

04:28

31. 6-基于配置文件构建网络模型

07:24

32. 7-路由层与shortcut层的作用

07:25

33. 8-YOLO层定义解析

09:54

34. 9-预测结果计算

10:51

35. 10-网格偏移计算

08:14

36. 11-模型要计算的损失概述

06:35

37. 12-标签值格式修改

06:56

38. 13-坐标相对位置计算

08:26

39. 14-完成所有损失函数所需计算指标

08:57

40. 15-模型训练与总结

14:04

41. 16-预测效果展示

06:14

42. 第六章：基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务

04:10

43. 2-数据信息标注

04:55

44. 3-完成标签制作

06:09

45. 4-生成模型所需配置文件

08:19

46. 5-json格式转换成yolo-v3所需输入

06:15

47. 6-完成输入数据准备工作

08:47

48. 7-训练代码与参数配置更改

10:30

49. 8-训练模型并测试效果

07:08

50. 第七章：YOLOV5目标检测实战

04:13

51. 2-数据与标签配置方法

08:19

52. 3-标签转格式脚本制作

08:21

53. 4-各版本模型介绍

06:58

54. 5-项目参数配置

05:15

55. 6-缺陷检测模型培训

06:02

56. 7-输出结果与项目总结

08:46

顶部