🌟YOLO v1、v2、v3总结与比较✨
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2025-03-19 00:08:02
摘要 YOLO系列作为目标检测领域的明星算法，从v1到v3经历了多次迭代优化。YOLO v1以实时性著称，首次将目标检测任务简化为单一网络，实现端到端...
YOLO系列作为目标检测领域的明星算法，从v1到v3经历了多次迭代优化。YOLO v1以实时性著称，首次将目标检测任务简化为单一网络，实现端到端的高效预测。然而，其早期版本存在小目标检测精度不足的问题。
YOLO v2（Tiny YOLO）在此基础上引入了anchor机制，提升了小目标检测能力，并通过多尺度训练增强模型鲁棒性。它的速度依然保持领先，成为轻量级应用的理想选择。（🎯）
而YOLO v3则进一步优化，采用FPN结构提高多尺度特征融合效率，支持COCO数据集80类目标检测。此外，v3还增加了Darknet-53主干网络，显著提升大中型目标识别精度。（🔍）
尽管三者功能各有侧重，但共同点在于均追求速度与精度的平衡，致力于打造更智能、更高效的视觉解决方案！💡
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