YOLO是一种流行的实时目标检测算法,而YOLOv4是在之前版本的基础上进一步改进和优化的版本。 不过,要注意的是,具体的gold-yolo代码可能会因为不同开发者或团队的实现而有所差异。通常,这类算法的实现和改进涉及对模型结构、训练技巧、数据增强方法、损失函数等方面的修改。以下是一些通用的代码解析思路,可以帮助你理解...
Gold-Yolo算法的最大特点是引入了金字塔结构以提高检测精度和准确率。金字塔结构在深度学习领域中被广泛应用,它可以通过多个尺度的特征图对目标进行更准确的检测和定位。在Gold-Yolo算法中,金字塔结构被用来提取不同层级的特征,并在不同尺度下进行目标检测,使得算法在处理多尺度目标时表现更好。 Gold-Yolo算法的代码实现...
GOLD-YOLO代码附转pt转onnx,用于界面的部署等 点赞(0) 踩踩(0) 反馈 所需:1 积分 电信网络下载 MODHTTP SERVER 2024-11-12 00:51:00 积分:1 nging 2024-11-12 00:50:25 积分:1 wondertrader 2024-11-12 00:48:19 积分:1 Django 2024-11-12 00:47:45 积分:1 ...
yolov5中计算预测真实值boundingbox的公式如下: 对应代码中首先将网络模型输出的结果通过sigmoid函数压缩到0-1之间,然后做对应的变换。 pxy = pxy.sigmoid() * 2 - 0.5 pwh = (pwh.sigmoid() * 2) ** 2 * anchors[i] pbox = torch.cat((pxy, pwh), 1) # predicted box pxy.sigmoid() * 2 ...
思路:NMS的主要思路是通过计算目标框之间的重叠度(即IOU,交并比)来剔除非最佳结果。 代码实现: YOLOv5的NMS代码使用了一个循环来遍历所有的预测框,并进行判断和筛选。通过设定置信度阈值和IOU阈值,将预测框中置信度低于阈值的框过滤掉,只保留置信度高的框。 对剩下的框按照置信度进行降序排序,确保置信度高的框排...
正样本全称是anchor正样本,正样本所指的对象是anchor box,即先验框。 先验框:从YOLO v2开始吸收了Faster RCNN的优点,设置了一定数量的预选框,使得模型不需要直接预测物体尺度与坐标,只需要预测先验框到真实物体的偏移,降低了预测难度。1|1正样本获取规则Yolov5算法使用如下3种方式增加正样本个数:...
思路:NMS的主要思路是通过计算目标框之间的重叠度(即IOU,交并比)来剔除非最佳结果。 代码实现: YOLOv5的NMS代码使用了一个循环来遍历所有的预测框,并进行判断和筛选。通过设定置信度阈值和IOU阈值,将预测框中置信度低于阈值的框过滤掉,只保留置信度高的框。 对剩下的框按照置信度进行降序排序,确保置信度高的框排...