YOLO目标检测
评分9.5分
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。