YOLOV1原论文
时间: 2025-05-03 08:44:26 浏览: 17
### YOLOv1 Original Paper
YOLO (You Only Look Once) 是一种实时目标检测算法,其原始版本由 Joseph Redmon 等人在 2015 年提出。YOLO 的核心思想是将目标检测问题转化为单一的回归问题,通过一个神经网络同时预测多个边界框及其对应的类别概率[^1]。
YOLOv1 的原论文标题为 **"You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection"**,发表于 CVPR 2016。该论文详细介绍了如何设计统一的目标检测框架以及其实现细节。具体来说:
- 论文提出了将图像划分为 S×S 的网格结构,并让每个网格单元负责预测 B 个边界框及其置信度分数。
- 边界框的置信度定义为 \( \text{Pr(Object)} \times IOU_{\text{pred}}^{truth} \),即存在对象的概率乘以其预测边界框与真实边界框之间的交并比(IOU)[^3]。
- 对于分类任务,YOLOv1 预测条件类概率 \( P(C_i | \text{Object}) \),其中 \( C_i \) 表示第 i 类别的标签。
- 损失函数综合考虑定位误差、置信度误差和分类误差三部分。对于不包含任何目标的区域,损失项会施加较小的权重以平衡训练过程中的正负样本比例。
如果需要获取这篇论文的具体内容,可以通过学术搜索引擎如 Google Scholar 或访问期刊会议官网下载 PDF 文件。
```python
import torch.nn as nn
class YOLOv1Loss(nn.Module):
def __init__(self, lambda_coord=5, lambda_noobj=0.5):
super(YOLOv1Loss, self).__init__()
self.lambda_coord = lambda_coord
self.lambda_noobj = lambda_noobj
def forward(self, predictions, targets):
"""
Calculate the total loss based on YOLO v1's formulation.
Args:
predictions (Tensor): Model outputs with shape [batch_size, grid_num * grid_num * (B*5+C)].
targets (Tensor): Ground truth labels.
Returns:
Tensor: Total computed loss value.
"""
pass # Placeholder for actual implementation details from source code analysis [^3].
```
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