2.gold-yolo介绍 2.1 模型结构 2.2 low-GD模块 2.3 high-GD模块 2.4 LAF模块(lightweight adjacent layer fusion) 2.5 对比结果 3.参考链接 1.背景 yolo作为目标检测领域最常用的模型,现在有yolov5,yolox,yolov6,yolov8等版本,还有很多基于v5或v8的各种版本,基本上做目标检测,yolo是不可绕过的。 yolo的模型...
Gold-YOLO通过LAF模块轻量级地融合邻层特征，提升局部特征的多层信息。实验结果显示，相比于传统FPN结构，Gold-YOLO在Ablation-CAM可视化中贡献更大，性能上在同等级模型中AP值更高，尽管fps稍低。更多详情可参考相关链接。
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1|0yolov5正样本筛选原理正样本全称是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。
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在前面。 从置信度最高的框开始,计算它和剩下所有预测框的IOU。剩下的预测框中IOU低于设定的...
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在前面。 从置信度最高的框开始,计算它和剩下所有预测框的IOU。剩下的预测框中IOU低于设定的...