YOLOv1中采用的leaky ReLU函数的表达式为： NMS非极大值抑制 概念： NMS算法主要解决的是一个目标被多次检测的问题，意义主要在于 在一个区域里交叠的很多框选一个最优的。

简单来说，YOLOv1的做法是：CNN网络将resize后的图像分割成S x S（7 x 7）的单元格，若目标的中心点落在某一单元格，则该单元格负责检测该目标，输出该目标的类别和边框坐标。

2025年3月2日 · yolov1 论文：“You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection” 论文地址: https://www.cv …

2015年6月8日 · We present YOLO, a new approach to object detection. Prior work on object detection repurposes classifiers to perform detection. Instead, we frame object detection as a …

2024年10月16日 · 本文深入探讨了yolo系列算法的发展历程，从yolov1到yolov9，详细介绍了各版本的核心思想、网络结构、改进部分、性能表现，并对比了不同版本在速度与精度之间的权衡。

YOLOv1 将输入图像划分为网格 (SxS)，每个网格单元负责预测边界框和其中对象的类别概率。 每个边界框预测都包含一个置信度score，表示目标出现在框中的可能性。

yolov1 PyTorch implementation of the YOLO architecture presented in "You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection" by Joseph Redmon, Santosh Divvala, Ross Girshick, Ali …

2025年3月18日 · YOLOv1（You Only Look Once）是首个将目标检测任务统一为空间分离的边界框和相关类概率的回归问题的模型，其主要创新点包括： 全局推理机制：通过单次前向传播 …

2025年1月15日 · yolov1. 在引入 yolo 对象检测之前，研究人员使用了基于卷积神经网络 （cnn） 的方法，如 r-cnn 和 fast r-cnn。这些方法使用两步过程来预测边界框，然后使用回归对这些 …

2021年3月14日 · yolov1是一个目标检测的算法，他是一阶段的检测算法。 一阶段（one-stage）：检测物体的同时进行分类。（代表论文：yolov1 - yolov5） 二阶段（two-stage）： …