(1)每个网格只能预测一类物体且对小物体检测效果差:当一个小格中出现多于两个小物体或者一个小格中出现多个不同物体 时效果不佳。虽然B表示每个小格预测边界框数,但YOLO默认同格子里所有边界框为同类物体,并且最终只选择IoU最高 的bounding box作为输出。 (2)图片进入网络前会resize为448×448,降低检测速度,如果...
y_true是一个列表,包含两个特征层,shape分别为(m,13,13,75),(m,26,26,75) yolo_outputs是一个列表,包含两个特征层,shape分别为(m,13,13,3,25),(m,26,26,3,25) y_true = args[num_layers:] yolo_outputs = args[:num_layers] 1. 2. 然后就开始以特征层数开始循环,这里就以(m,13,13,3,...
而YOLO的性能主要取决于其算法设计和实现,与框架选择关系不大。 动态计算图:PyTorch的动态计算图使得调试更为直观,而TensorFlow的静态计算图在调试时可能需要更多的工作。在这一方面,YOLO作为算法层面的工具,调试过程与框架选择关系不大。 部署能力:TensorFlow在生产环境中的部署能力被广泛认可,这得益于其强大的生态系统和...
从而实现了实时目标检测。YOLO算法快速、准确，因此被广泛应用于计算机视觉领域，如自动驾驶、视频监控、智...
目标检测, 图像分类, YOLO算法, TensorFlow, 狗品种识别 一、目标检测与图像分类概述 1.1 目标检测与图像分类的基本概念 在当今的计算机视觉领域,目标检测和图像分类是两个至关重要的技术。它们不仅为人工智能的发展提供了坚实的基础,还在实际应用中扮演着不可或缺的角色。为了更好地理解YOLO算法和TensorFlow框架如何实...
YOLO 通过执行回归学习类概率和边界框的大小,从而对输入图像执行对象检测。 YOLO 将图像划分为SxS网格,每个网格预测N边界框和置信度。 该置信度值量化边界框的准确率和对象在边界框中的出现。 YOLO 还可以为每个盒子预测训练中所有类的类得分。 因此,图像中所有框上的类别得分的总和也有助于计算整个图像的类别概率...
Yolo是基于回归方法的深度学习目标检测算法,YOLO将图像分成SxS个格子,每个格子负责检测落入该格子的物体。若某个物体的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体。如下图所示: 上图中红点没有对应要检测的物体,所以该网格对应背景信息;绿点对应要检测的狗,所以这个格子负责预测图像中的狗。上...
下表显示了 YOLO 和 Faster R-CNN 之间的区别: YOLO R-CNN 分类和边界框回归同时发生。 选择性搜索会为每个区域提议生成一个边界框-这些是单独的事件。 每个图像 98 个边界框。 每个图像约有 2,000 个区域提议边界框。 每个网格单元 2 个锚点。 每个网格单元 9 个锚点。 它无法检测到小物体和彼此相邻的物...
它的速度比 Faster R-CNN 快,但其准确率与 YOLO 相比。 改进来自消除区域提议并将小型卷积过滤器应用于特征映射,以预测不同比例的多层。 SSD 的主要功能概述如下: SSD 原始论文使用 VGG16 作为基础网络提取特征层,但也可以考虑使用其他网络,例如 Inception 和 ResNet。 SSD 在基础网络之上添加了另外六个特征层,...