本文经计算机视觉研究院公众号授权转载，转载请联系出处。 期待已久的检测经典又来来了一波强袭——yolov5。其实yolov5没有完整的文件，现在最重要的应该是把yolov4弄清楚，在目标检测领域中受益匪浅，可以在某些场景得到较高的提升。今天我们还是给大家分享yolov4，下一期我们将实践得将yolov5部署到苹果手机或者在终端通过摄像头实时检测！ 一、技术回顾 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网

介绍 YOLO长期以来一直是目标检测任务的首选模型之一。它既快速又准确。此外，其API简洁易用。运行训练或推断作业所需的代码行数有限。在2023年下半年，YOLOv8在框架中引入了姿态估计后，该框架现在支持最多四个任务，包括分类、目标检测、实例分割和姿态估计。 在本文中，我们将详细介绍YOLOv8中使用的五个损失函数。请注意，我们将仅讨论YOLOv8仓库中配置的默认损失函数。此外，我们还将仅关注代

https://github.com/orgs/ultralytics/discussions/7513 在Ultralytics，我们不仅要开发尖端的人工智能，还要与使这一切成为现实的社区建立联系。这就是为什么我们非常高兴地宣布，我们计划在中国举行一次聚会，我们希望您帮助我们选择完美的地点！ 👇 为您的城市投票或在评论中提出新建议。 深圳——科技中心！ 北京——熙熙攘攘的首都！ 上海——充满活力