YOLOV1是end-to-end的模型,模型简单;速度快,预测精度逊色与Faster_RCNN,但是预测速度大幅提升;在不同的数据集上验证证明模型泛化能力强。不需要滑动窗口得到区域框,预测精度相对于其他的模型有所提高。 由于YOLOV1是end没有设置先验框,因此预测精度受的影响且迁移能力差;只有一个特征层,对小物体和群体的小物体预...
1 Yolo V1 整体架构图 2 训练数据 3 主干网络(虚线以上) 4 预测网络 5 训练 6 损失函数 6 其他 7 代码 导航栏 前言 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 是Joseph Redmon在2016年发表的一篇文章,题目翻译过来的意思是:你只需要看一次(和论文思想吻合,检测图片时,只需要看一次图片,就...
yolov1是一个目标检测的算法,他是一阶段的检测算法。 一阶段(one-stage):检测物体的同时进行分类。(代表论文:yolov1 - yolov5) 二阶段(two-stage):先检测出物体,再进行分类。(代表论文:rcnn,fast-rcnn) 重点要理解yolov1的数据特征标注方式。 只有理解了数据特征的标注方式才可以理解他为什么可以起作用。
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花了一天半的时间,才把YOLOv1的loss.py完全理解(心累_(´ཀ`」 ∠),感觉有些操作还挺魔幻的 直接上代码吧(大部分解释在注释和代码截图中) 理论解释见zhuanlan.zhihu.com/p/41 下面开始先计算不包含目标的cell的置信度损失,也就是公式图里的第4行 包含目标的(寻找和gt 的iou最大的bbox作为最终目标bbox...
1、tensor的创建: import torch import numpy as np t1=torch.Tensor([1,2,3]) #将array类型转换为torch类型 array1=np.arange(12).reshape(3,4) array1 torch.Tensor(array1) #用torch的api创建tensor torch.empty(3,4)#空数组(里面有随机垃圾数据填充) ...
Yolov1是一种单阶段的目标检测方法,它通过一个卷积神经网络(CNN)直接预测目标的边界框和类别。与传统的两阶段目标检测方法(如R-CNN系列)相比,Yolov1将目标检测任务转化为一个回归问题,从而大大简化了目标检测的流程。此外,Yolov1采用了一种名为“锚点机制”的方法,通过在卷积层的不同位置设定固定的锚点,实现对...
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https://github.com/abeardear/pytorch-YOLO-v1 https://github.com/allanzelener/yad2k yolov1在原有代码的基础上进行简化。 yolov2是把keras版本改写成 pytorch 版,代码可以跑通,后期会制作视频讲解yolov2的 pytorch 版。 原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35732321/article/details/127490176...
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