A Review of Yolo Algorithm Developments

计算机科学 卷积神经网络 领域(数学) 人工智能 目标检测 过程(计算) 特征(语言学) 对象(语法) 特征选择 算法 机器学习 模式识别(心理学) 哲学 纯数学 操作系统 语言学 数学
作者
Peiyuan Jiang,Daji Ergu,Fangyao Liu,Ying Cai,Bo Ma
出处
期刊:Procedia Computer Science [Elsevier]
卷期号:199: 1066-1073 被引量:569
标识
DOI:10.1016/j.procs.2022.01.135
摘要

Object detection techniques are the foundation for the artificial intelligence field. This research paper gives a brief overview of the You Only Look Once (YOLO) algorithm and its subsequent advanced versions. Through the analysis, we reach many remarks and insightful results. The results show the differences and similarities among the YOLO versions and between YOLO and Convolutional Neural Networks (CNNs). The central insight is the YOLO algorithm improvement is still ongoing.This article briefly describes the development process of the YOLO algorithm, summarizes the methods of target recognition and feature selection, and provides literature support for the targeted picture news and feature extraction in the financial and other fields. Besides, this paper contributes a lot to YOLO and other object detection literature.
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