« YOLO » : différence entre les versions
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une famille de détecteurs d'objets monoétapes qui prédisent les boîtes englobantes et les probabilités de classe directement à partir d'images complètes en une seule passe avant. Les modèles YOLO (v5, v7, v8, v9) privilégient la vitesse d'inférence, ce qui les rend adaptés à la perception robotique en temps réel. YOLOv8 atteint une détection 640×640 à plus de 100 FPS sur une NVIDIA Jetson, permettant une détection rapide des candidats de préhension. | |||
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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] | ||
[https://www.roboticscenter.ai/fr/glossary Source : Robotic Center] | |||
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Dernière version du 7 octobre 2026 à 16:31
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.
YOLOv7 surpasse tous les détecteurs d'objets connus en termes de vitesse et de précision dans la plage de 5 FPS à 160 FPS
une famille de détecteurs d'objets monoétapes qui prédisent les boîtes englobantes et les probabilités de classe directement à partir d'images complètes en une seule passe avant. Les modèles YOLO (v5, v7, v8, v9) privilégient la vitesse d'inférence, ce qui les rend adaptés à la perception robotique en temps réel. YOLOv8 atteint une détection 640×640 à plus de 100 FPS sur une NVIDIA Jetson, permettant une détection rapide des candidats de préhension.
Français
YOLO
Anglais
YOLO
You Only Look Once
Sources
Source : Comprendre YOLO, Yannick Lecroart
Contributeurs: Claude Coulombe, Imane Meziani, Marie Alfaro, wiki
