需要注意的是,w和h在进行误差计算的时候取得是它们的平方根,原因是对不同大小的bounding box预测中,相比于大bounding box预测偏一点,小box预测偏一点更不能忍受。而差方和误差函数中对同样的偏移loss是一样。为了缓和这个问题,作者用了一个比较取巧的办法,就是将bounding box的w和h取平方根代替原本的w和h。 定...
为了缓和这个问题,作者用了一个比较取巧的办法,就是将box的width和height取平方根代替原本的height和width。这个参考下面的图很容易理解,小box的横轴值较小,发生偏移时,反应到y轴上相比大box要大。(也是个近似逼近方式) 一个网格预测多个box,希望的是每个box predictor专门负责预测某个object。具体做法就是看当前预测...
到现在为止,我们用分类的算法设计了一个检测器,它存在着各种各样的问题,现在是优化的时候了(接下来正式进入YOLO系列方法了): YOLO的作者当时是这么想的:你分类器输出一个one-hot vector,那我把它换成(x,y,w,h,c),c表示confidence置信...
3.Bounding Box预测:YOLOv3通过预测bounding box的中心坐标、宽度、高度以及目标的类别来实现目标检测。每个bounding box都与一个特定的目标类别相关联。 4.非极大值抑制(NMS):为了消除重叠的边界框,YOLOv3使用NMS算法,确保每个目标只被检测一次。 5.Anchor Boxes:YOLOv3使用anchor boxes来预测bounding box,这些anchor ...
具体地,box_loss的下降表明模型在定位目标框方面表现出了改进,这对于目标检测来说至关重要。cls_loss的减少说明模型在区分不同类别的目标上取得了进步,这对于多类别识别尤为重要。dfI_loss的下降则表示模型在预测目标存在与否上变得更加准确。 在性能指标方面,我们注意到precision和recall两个关键指标的波动。精确度(pr...
YOLOv5的Head部分是基于Anchor的设计,而YOLOv8则采用了Anchor-Free的方法,摒弃了传统的Anchor Box机制,减少了模型需要学习的参数数量,使模型变得更加轻量和灵活。在损失函数上,YOLOv8引入了DFL(Distribution Focal Loss),这是一种新的损失函数,它注重于改善模型对于各种难易程度目标的识别能力,尤其是对于小目标和模糊...
方法:对于任意一个数据集,就比如说COCO吧(紫色的anchor),先对训练集的GT bounding box进行聚类,聚成几类呢?作者进行了实验之后发现5类的recall vs. complexity比较好,现在聚成了5类,当然9类的mAP最好,预测的最全面,但是在复杂度上升...
YOLO v2 去掉 YOLO v1 的全连接层,同时去掉 YOLO v1 的最后一个池化层,增加特征的分辨率,修改网络的输入,保证特征图有一个中心点,这样可提高效率。并且是以每个 anchor box 来预测物体种类的。 作者将分类和检测分开训练,在训练分类时,以 Darknet-19 为模型在 ImageNet 上用随机梯度下降法(Stochastic gradient...
1. 采用最先进的YOLOv8算法:本研究通过采用YOLOv8算法,展现了在常见手势识别系统中相较于YOLOv7[6]、YOLOv6[5]、YOLOv5等早期版本的显著优势,为读者提供了一种新的、更有效的手势识别方法。 2. 利用PySide6实现用户友好的界面设计: 在系统开发中,采用了PySide6库来设计和实现了一个直观、易用的用户界面。这...
NMS算法的流程如下:首先从所有的检测框中找到置信度 最大的那个框,然后挨个计算其与剩余框的IOU,如果其值大于一定阈值(重合度过高),那么就将该框剔除;然后对剩余的检测框重复上述过程,直到处理完所有的检测框。 我们来介绍它是怎么使用NMS算法的。 因为我们对一个网格要预测两个bbox,所以最后我们能得到个7X7X2...