從YOLOv5到YOLO11！改進有多大？

2025-04-22 04:43 CVer

在目標檢測領域，YOLO（You Only Look Once）一直是一種突破性演算法。自YOLO演算法問世以來，它已經演變為許多版本，其中最受歡迎的版本是YOLOv5和YOLOv8。這兩個版本都有獨特的特點和優勢，使它們在各自的領域表現出色。
YOLO演算法的最大優點就是速度極快，每秒可處理45幀，也能夠理解一般的物件表示。從個人學習來看：優秀的計算機視覺工程師，目標檢測的學習避免不了，而目標檢測的核心就是YOLO。YOLO系列也一直在發展，對於它的學習迫在眉睫。
從職業發展來看：YOLO一直是應用很廣的主流演算法之一，也是月薪30K以上的工程師標配技能，更是技術和求職風向標。因此，搭建檢測模型，並深刻理解後，你一定能在求職道路上越走越遠。
那麼，YOLO應該如何學習？如何吃透 YOLO 必備知識要點？如何把握檢測類演算法的設計思路？如何找到目標檢測模型速度與精度的最優結合？在業務和麵試中怎樣脫穎而出？

其實，YOLO也不是很難學。為了讓大家對計算機視覺中的這一要領學習的更好，給大家推薦一門【視覺核心專案物體檢測實戰(YOLOV1-V11系列)】，帶你從深度學習到YOLO系列版本分析與應用
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01 為什麼值得學？
全面講解目標檢測演算法
本次訓練營全面講解了目標檢測演算法。市面上很難找到這樣全面的課程。
目標檢測是計算機視覺的基本任務，要想成為優秀的CV工程師，YOLO是你必須要掌握的技能。本次訓練營將從YOLO演算法原理開始講起，讓你瞭解到YOLO的整個發展歷程。掌握演算法的底層邏輯，你才能更好的構建上層建築。
02 名師陪你成長！
主講導師：唐老師
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唐老師 ：同濟大學碩士+華東理工博士
專注於機器學習與計算機視覺領域 , 深度學習領域一線實戰專家。參與多個國家級計算機視覺專案,多年資料領域培訓經驗,豐富的教學講解經驗。

”

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03 課程內容
上課時間：3月12日-3月13日，20:00-22:30
課程服務：直播授課+講師答疑+課堂筆記+作業佈置
Day1：深度學習CNN卷積神經網路演算法精講
  1. 目標定位知識點分析.
  2. 深度學習如何進行特徵提取.
  3. 深度學習卷積神經網路講解.
  4. 影像識別常用模組實戰解讀.
Day2：視覺核心專案物體檢測實戰(YOLOV1-V11系列)
  1. YOLO物體檢測經典演算法解讀.
  2. 最新演算法-YOLOV11框架實戰.
  3. YOLO系列升級版本分析與應用.
  4. 檢測模型最佳化與改進細節分析.
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文末福利
但除了努力之外，我們更應該清楚的知道, 哪些技術需要重點掌握，學習時頻繁踩坑，最終浪費大量時間，所以有一套實用的課程用來跟著學習是非常有必要的。
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