YOLO в действии: Обнаружение объектов. Артем Демиденко

для эффективной разработки и тестирования вашей модели обнаружения объектов. Постоянное обновление фреймворков и библиотек потребует от вас поддерживать своё окружение в актуальном состоянии, поэтому рекомендую регулярно проверять обновления необходимых компонентов.

      Обзор различных версий

      ЙОЛО

      и их отличия

      Обнаружение объектов с помощью архитектуры YOLO развивалось с момента своего создания, и на сегодняшний день появились несколько версий этой модели. Каждая из них была улучшена, основываясь на предыдущем опыте и требованиях современных приложений. В этой главе мы рассмотрим ключевые версии YOLO и проанализируем их отличия, что поможет практикам и разработчикам выбрать наиболее подходящий вариант для решения своих задач.

      Первая версия YOLO, выпущенная в 2016 году, произвела настоящую революцию в области обнаружения объектов благодаря своей скорости и простоте. Она использует единый сверточный нейронный сеть (CNN), который делит изображение на сетку и предсказывает границы объектов и их классы за один проход. Однако в этой версии были замечены недостатки в обнаружении мелких объектов, что стало стимулом для дальнейшего улучшения масштабируемости модели. Применение YOLO в реальных проектах, таких как системы видеонаблюдения, показало, что точность оставляет желать лучшего в случае детекции небольших объектов или в сложных условиях освещения.

      Ко второй версии – YOLOv2, выпущенной в 2017 году, модель претерпела значительные изменения благодаря введению новых методов повышения точности. В этой версии была добавлена концепция "якорных боксов", что помогло улучшить предсказания обрезки объектов и их границ. Еще одной важной особенностью YOLOv2 стали изменения в архитектуре сети, которые повысили ее скорость и точность. На практике это привело к серьезным улучшениям в таких задачах, как распознавание лиц, где возросшая детализация объектов сыграла ключевую роль. Однако, несмотря на свои преимущества, YOLOv2 все еще испытывала трудности при работе с сильно заполненными сценами, требующими более тонкой настройки сетевого распознавания.