YOLO目标检测

1. 全面：涵盖6个常用目标检测框架（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOX、YOLOv7）的发展状况、技术原理和代码实现。

2. 流行：涵盖3个流行目标检测框架（DETR、YOLOF 和 FCOS）的网络结构、技术原理和代码实现。

3. 复现：每个代码实现章节均配备完整的YOLO项目代码，帮助读者轻松复现、优化和调试项目代码。

4. 丰富：附赠丰富的目标检测项目代码和全书彩图文件，帮助读者更直观地理解YOLO目标检测。

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。

杨建华，哈尔滨工业大学在读博士，主要研究方向为基于视觉的目标检测与人体时空行为分析，长期耕耘于多个知乎专栏（知乎ID：Kissrabbit）。 李瑞峰，哈尔滨工业大学教授、机器人研究所副所长，中国人工智能学会智能机器人专业委员会秘书长，黑龙江省机器人学会理事长。