YOLO - Historique des versions

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	''' YOLO'''		''' YOLO'''

	~~<small>~~		==Sources==

	[https://arxiv.org/abs/2207.02696 Source : arxiv]		[https://arxiv.org/abs/2207.02696 Source : arxiv]

Claude COULOMBE le 10 décembre 2023 à 02:29

2023-12-10T02:29:16Z

← Version précédente		Version du 9 décembre 2023 à 22:29
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	== Définition ==		== Définition ==
	YOLO, qui est une abréviation de « You Only Look Once », est un algorithme de détection d’objets basé sur un réseau neuronal profond. Cet algorithme ne regarde l’image qu’une seule fois (d’où son nom) ce qui accélère de manière conséquente tout le processus de détection et de localisation d’un objet sur cette même image.		YOLO, qui est une abréviation de « You Only Look Once », est un algorithme de détection d’objets basé sur un réseau neuronal profond. Cet algorithme ne regarde l’image qu’une seule fois (d’où son nom) ce qui accélère de manière conséquente tout le processus de détection et de localisation d’un objet sur cette même image.

			==Compléments==

	YOLOv7 surpasse tous les détecteurs d'objets connus en termes de vitesse et de précision dans la plage de 5 FPS à 160 FPS		YOLOv7 surpasse tous les détecteurs d'objets connus en termes de vitesse et de précision dans la plage de 5 FPS à 160 FPS
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	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' YOLO'''		''' YOLO'''



	<small>		<small>

Pitpitt le 9 décembre 2023 à 14:52

2023-12-09T14:52:38Z

← Version précédente		Version du 9 décembre 2023 à 10:52
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	== Définition ==		== Définition ==
	YOLO, qui est une abréviation de « You Only Look Once », est un algorithme de détection d’objets basé sur un réseau neuronal profond. Cet algorithme ne regarde l’image qu’une seule fois (d’où son nom) ce qui accélère de manière conséquente tout le processus de détection et de localisation d’un objet sur cette même image.		YOLO, qui est une abréviation de « You Only Look Once », est un algorithme de détection d’objets basé sur un réseau neuronal profond. Cet algorithme ne regarde l’image qu’une seule fois (d’où son nom) ce qui accélère de manière conséquente tout le processus de détection et de localisation d’un objet sur cette même image.

			YOLOv7 surpasse tous les détecteurs d'objets connus en termes de vitesse et de précision dans la plage de 5 FPS à 160 FPS

	== Français ==		== Français ==

Pitpitt le 9 décembre 2023 à 14:03

2023-12-09T14:03:17Z

← Version précédente		Version du 9 décembre 2023 à 10:03
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	<small>		<small>

			[https://arxiv.org/abs/2207.02696 Source : arxiv]

			[https://towardsdatascience.com/yolov7-a-deep-dive-into-the-current-state-of-the-art-for-object-detection-ce3ffedeeaeb Source : towardsdatascience]

	[https://towardsdatascience.com/the-deep-learning-ai-dictionary-ade421df39e4 Source : towardsdatascience]		[https://towardsdatascience.com/the-deep-learning-ai-dictionary-ade421df39e4 Source : towardsdatascience]

Pitpitt le 20 août 2022 à 23:49

2022-08-20T23:49:36Z

← Version précédente		Version du 20 août 2022 à 19:49
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	== Définition ==		== Définition ==
	YOLO, qui est une abréviation de You Only Look Once, est un algorithme de détection d’objets basé sur un réseau neuronal profond. Cet algorithme ne regarde l’image qu’une seule fois (d’où son nom) ce qui accélère de manière conséquente tout le processus de détection et de localisation d’un objet sur cette même image.		YOLO, qui est une abréviation de « You Only Look Once », est un algorithme de détection d’objets basé sur un réseau neuronal profond. Cet algorithme ne regarde l’image qu’une seule fois (d’où son nom) ce qui accélère de manière conséquente tout le processus de détection et de localisation d’un objet sur cette même image.

	== Français ==		== Français ==
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	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' YOLO'''		''' YOLO'''
	You Only Look Once, YOLO is an algorithm that uses neural networks to provide real-time object detection. This algorithm is popular because of its speed and accuracy. It has been used in various applications to detect traffic signals, people, parking meters, and animals.


	<small>		<small>
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	[https://fr.linkedin.com/pulse/comprendre-yolo-yannick-lecroart Source : ''Comprendre YOLO'', Yannick Lecroart]		[https://fr.linkedin.com/pulse/comprendre-yolo-yannick-lecroart Source : ''Comprendre YOLO'', Yannick Lecroart]

	[[Catégorie:~~vocabulary~~]]
	[[Catégorie:~~Publication~~]]		[[Catégorie:ENGLISH]]
			[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Mariealfaro le 20 août 2022 à 17:40

2022-08-20T17:40:28Z

← Version précédente		Version du 20 août 2022 à 13:40
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	[https://towardsdatascience.com/the-deep-learning-ai-dictionary-ade421df39e4 Source : towardsdatascience]		[https://towardsdatascience.com/the-deep-learning-ai-dictionary-ade421df39e4 Source : towardsdatascience]

	[https://www.section.io/engineering-education/introduction-to-yolo-algorithm-for-object-detection/ Source: Section]		[https://www.section.io/engineering-education/introduction-to-yolo-algorithm-for-object-detection/ Source: Section]
	[https://fr.linkedin.com/pulse/comprendre-yolo-yannick-lecroart~~#:~:text=YOLO%2C%20qui%20est%20une%20abr%C3%A9viation,Ross%20Girshick%20et%20Ali%20Farhadi.~~
	Source : ''Comprendre YOLO'', Yannick Lecroart]		[https://fr.linkedin.com/pulse/comprendre-yolo-yannick-lecroart Source : ''Comprendre YOLO'', Yannick Lecroart]

	[[Catégorie:vocabulary]]		[[Catégorie:vocabulary]]
	[[Catégorie:Publication]]		[[Catégorie:Publication]]

Mariealfaro le 20 août 2022 à 17:37

2022-08-20T17:37:00Z

← Version précédente		Version du 20 août 2022 à 13:37
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	~~==en construction==~~

	== Définition ==		== Définition ==
	~~XXXXXXXXX~~		YOLO, qui est une abréviation de You Only Look Once, est un algorithme de détection d’objets basé sur un réseau neuronal profond. Cet algorithme ne regarde l’image qu’une seule fois (d’où son nom) ce qui accélère de manière conséquente tout le processus de détection et de localisation d’un objet sur cette même image.

	== Français ==		== Français ==
Ligne 14 :		Ligne 12 :

	[https://towardsdatascience.com/the-deep-learning-ai-dictionary-ade421df39e4 Source : towardsdatascience]		[https://towardsdatascience.com/the-deep-learning-ai-dictionary-ade421df39e4 Source : towardsdatascience]

	[https://www.section.io/engineering-education/introduction-to-yolo-algorithm-for-object-detection/ Source: Section]		[https://www.section.io/engineering-education/introduction-to-yolo-algorithm-for-object-detection/ Source: Section]
			[https://fr.linkedin.com/pulse/comprendre-yolo-yannick-lecroart#:~:text=YOLO%2C%20qui%20est%20une%20abr%C3%A9viation,Ross%20Girshick%20et%20Ali%20Farhadi.
			Source : ''Comprendre YOLO'', Yannick Lecroart]

	[[Catégorie:vocabulary]]		[[Catégorie:vocabulary]]
			[[Catégorie:Publication]]

Imeziani le 6 janvier 2022 à 01:00

2022-01-06T01:00:33Z

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	== Anglais ==		== Anglais ==
	''' YOLO'''		''' YOLO'''
	You Only Look Once, is an algorithm to ~~identify objects in an image~~. ~~Convolutions are used to determine the probability~~ of ~~an object being in a part of an image~~. ~~Non-max suppression and anchor boxes are then~~ used to ~~correctly locate the objects~~.		You Only Look Once, YOLO is an algorithm that uses neural networks to provide real-time object detection. This algorithm is popular because of its speed and accuracy. It has been used in various applications to detect traffic signals, people, parking meters, and animals.

	<small>		<small>

	[https://towardsdatascience.com/the-deep-learning-ai-dictionary-ade421df39e4 Source : towardsdatascience]		[https://towardsdatascience.com/the-deep-learning-ai-dictionary-ade421df39e4 Source : towardsdatascience]

			[https://www.section.io/engineering-education/introduction-to-yolo-algorithm-for-object-detection/ Source: Section]


	[[Catégorie:vocabulary]]		[[Catégorie:vocabulary]]

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==en construction==

== Définition ==
XXXXXXXXX

== Français ==
''' YOLO'''

== Anglais ==
''' YOLO'''
You Only Look Once, is an algorithm to identify objects in an image. Convolutions are used to determine the probability of an object being in a part of an image. Non-max suppression and anchor boxes are then used to correctly locate the objects.

<small>

[https://towardsdatascience.com/the-deep-learning-ai-dictionary-ade421df39e4 Source : towardsdatascience]

[[Catégorie:vocabulary]]