李军
- 作品数:1 被引量:1H指数:1
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- YOLO系列目标检测算法综述被引量:1
- 2024年
- 近年来,基于深度学习的目标检测算法是计算机视觉研究热点,YOLO算法作为一种优秀的目标检测算法,其发展历程中网络架构的改进,对于提高检测速度和精度起到了重要作用。对YOLOv1~YOLOv9的整体框架进行了横向分析,从网络架构(骨干网络、颈部层、头部层)、损失函数方面进行了对比分析,充分讨论了不同改进方法的优势和局限性,具体评估了改进方法对模型精度的提升效果。讨论了数据集的选择与构建方法、不同评价指标的选择依据,及其在不同应用场景中的适用性和局限性,深入研究了在五个应用领域(工业、交通、遥感、农业、生物)YOLO算法的具体改进,并对检测速度、检测精度及复杂度之间的平衡进行探讨。分析了YOLO在各领域的发展现状,通过具体实例总结YOLO算法研究中存在的问题,并结合应用领域的发展趋势,展望YOLO系列算法的未来,详细探讨了YOLO算法的四个研究方向(多任务学习、边缘计算、多模态结合、虚拟和增强现实技术)。
- 徐彦威李军李军董元方
- 关键词:目标检测计算机视觉特征提取卷积神经网络