Lstm與Yolo 的初步介紹

LSTM（長短期記憶網絡）

LSTM 是一種特殊的神經網絡，專門用來解決普通神經網絡在處理長期依賴時會出現的問題。它能夠記住很長時間前的信息，非常適合用來處理像語音識別、語言翻譯這樣需要考慮上下文的數據。

• 記憶單元（Cell State）：這是 LSTM 的核心，可以看作是信息的高速公路，允許信息在其中自由流動，不受太多干擾。
• 遺忘門（Forget Gate）：這個部分決定哪些信息需要被丟棄或保留。它由上一個隱藏狀態和當前輸入來決定。
• 輸入門（Input Gate）：這裡決定哪些新的信息會被存儲進記憶單元。它由一個 sigmoid 層和一個 tanh 層組成，前者決定要更新的部分，後者生成新的候選值。
• 輸出門（Output Gate）：這裡決定當前的隱藏狀態輸出什麼，並影響下一步的輸出。

LSTM 常用於需要考慮前後關係的數據，比如自然語言處理、語音識別和時間序列預測。

YOLO（You Only Look Once）

YOLO 是一種物體檢測模型，可以在一次處理中同時完成目標檢測和分類，非常快。

• 一次處理：和傳統的區域提案方法不同，YOLO 將整張圖片劃分為網格，每個網格預測一組邊界框和對應的物體類別，這讓 YOLO 很快。
• 整體識別：YOLO 將整張圖片作為輸入，在單個網絡中同時完成目標定位和分類，這使得檢測效果更加一致。
• 回歸問題：YOLO 將物體檢測視為回歸問題來解決，直接從圖片生成邊界框坐標和類別概率。

YOLO 在實時應用中非常有用，比如自動駕駛、視頻監控和工業檢測，因為它能夠快速準確地檢測和識別物體。

這兩者在實際應用中經常結合使用。例如，在分析視頻數據時，可以用 YOLO 來快速檢測出感興趣的目標，再用 LSTM 來分析這些目標在時間上的行為模式。