YOLO目标检测
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作者杨建华,李瑞峰
出版社人民邮电出版社
ISBN9787115627094
出版时间2023-12
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数292页
字数467千字
定价99.8元
货号SC:9787115627094
上书时间2024-11-01
商品详情
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作者简介:
杨建华，哈尔滨工业大学在读博士，主要研究方向为基于视觉的目标检测与人体时空行为分析，长期耕耘于多个知乎专栏（知乎ID：Kissrabbit）。
李瑞峰，哈尔滨工业大学教授、机器人研究所副所长，中国人工智能学会智能机器人专业委员会秘书长，黑龙江省机器人学会理事长。
主编推荐:
1. 全面：涵盖6个常用目标检测框架（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOX、YOLOv7）的发展状况、技术原理和代码实现。
2. 流行：涵盖3个流行目标检测框架（DETR、YOLOF 和 FCOS）的网络结构、技术原理和代码实现。
3. 复现：每个代码实现章节均配备完整的YOLO项目代码，帮助读者轻松复现、优化和调试项目代码。
4. 丰富：附赠丰富的目标检测项目代码和全书彩图文件，帮助读者更直观地理解YOLO目标检测。
内容简介:
本书主要介绍基于视觉的YOLO框架的技术原理和代码实现，并讲解目标检测领域中的诸多基础概念和基本原理，在YOLO框架的基础上介绍流行目标检测框架。
本书分为4个部分，共13章。第1部分介绍目标检测领域的发展简史、主流的目标检测框架和该领域常用的数据集。第2部分详细讲解从YOLOv1到YOLOv4这四代YOLO框架的网络结构、检测原理和训练策略，以及搭建和训练的YOLO框架的代码实现。第3部分介绍两个较新的YOLO框架-YOLOX和YOLOv7，着重讲解其设计理念、网络结构和检测原理。第4部分介绍DETR、YOLOF和FCOS在内的流行目标检测框架和相应的代码实现。
本书侧重目标检测的基础知识，包含丰富的实践内容，是目标检测领域的入门书，适合对目标检测领域感兴趣的初学者、算法工程师、软件工程师等人员学习和阅读。
目录:
第1部分背景知识
第1章目标检测架构浅析2
1．1目标检测发展简史2
1．2目标检测网络框架概述5
1．3目标检测网络框架浅析5
1．3．1主干网络5
1．3．2颈部网络7
1．3．3检测头9
1．4小结10
第2章常用的数据集11
2．1PASCALVOC数据集11
2．2MSCOCO数据集12
2．3小结14
第2部分学习YOLO框架
第3章YOLOv116
3．1YOLOv1的网络结构16
3．2YOLOv1的检测原理18
3．3YOLOv1的制作训练正样本的方法21
3．3．1边界框的位置参数tx、ty、w、h21
3．3．2边界框的置信度23
3．3．3类别置信度26
3．4YOLOv1的损失函数26
3．5YOLOv1的前向推理27
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