yolo属于cnn吗,cnn算法是什么意思百科

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LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet，都属于CNN。 RCNN、FastRCNN、FasterRCNN、YOLO、YOLOv2、SSD，也属于YOLO、SSD、FPN、Mask-RCNN检测模型比较之一。YOLO(youonlylookonce)YOLO属于回归系列的目标检测方法，与滑动窗口和后续区域划分的检测方法不同。他将检测任务分为

一、yolo是cnn吗

yolov1是基于R-CNN开发的。 R-CNN（regionproposals+cnn），使用卷积神经网络进行目标检测的先锋工作。 主要思想：对输入图像进行选择性搜索。Searchyolo是一种单阶段目标检测算法，仅使用CNN网络直接预测不同目标的类别和位置。 Yolo算法使用单独的CNN模型来实现目标检测。 首先将输入图像的大小调整为

二、yolo是什么网络

YOLO的结构非常简单，就是简单的卷积和池化，最后加上两层全连接。从网络结构来看，和前面介绍的CNN分类网络没有本质区别，最大的区别在于输出层是由线性函数构成的。 激活函数，因为它需要停止预测边界iYolo算法，所以需要单独的CNN模型来实现端到端的目标检测。 本文将介绍一种端到端的方法——Yolo算法，该算法操作简单，模拟速度快，效果也不错。 什么是Yolo算法？ YOLO框架(YouOnly

三、yolov是什么

在开小早的前两期中，我们介绍了基于CNN的R-CNN系列两阶段图像目标检测算法。 接下来，我们将向您介绍一步式图像目标检测算法。本期开小灶，我们首先向您介绍一步式目标检测。以下选项中，都属于目标检测算法()A.YOLO、VGB。 RCNN、SSC.FasterRCNND.GoogleNet、ResNetE.FasterRCNN

四、yolo算法属于什么领域

R-CNN家族R-CNN结构比较。 http://lilianweng.github.io)YOLOTheYOLOmodel("YouOnlyLookOnce";Redmonetal.,2016)将识别问题视为回归问题而不是分类问题。 因为一切都是肯定的，YOLOv5是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测算法。 它使用称为"主干"的卷积神经网络来提取特征，并使用"头部"部分将这些特征映射到目标检测结果。 与前Y相比