(调用的时候再将testing部分解除注释,并将train部分注释) 然后,根据自己检测的类别,将每个[yolo](共有三个[yolo]) 下方的classes修改为自己需要检测的类别,如果只检测一类则classes=1 然后将每个[yolo]上方的第一个filters的值进行修改,计算方式为(5+classes)*3,如果classes为1,则为18,修改前后的对比: [convolut...
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•YOLO对相互靠的很近的物体(挨在一起且中点都落在同一个格子上的情况),还有很小的 群体检测效果不好,这是因为一个网格中只预测了两个框,并且只属于一类。 •测试图像中,当同一类物体出现不常见的长宽比和其他情况时泛化能力偏弱。 Yolo2 1.Yolo2使用了一个新的分类网络作为特征提取部 分。 2. 网络使...
对于位置和置信度损失采用SSE计算,而对于分类损失,在预测对象类别时不使用softmax,YOLOV3采用改成使用logistic的输出进行预测。 为什么对象分类softmax改成logistic? 早期YOLO,作者曾用softmax获取类别得分并用最大得分的标签来表示包含再边界框内的目标,在YOLOv3中,这种做法被修正。 softmax来分类依赖于这样一个前提,...
我想以类似于Tensorflow模型库中的组织方式来组织代码。 我使用TF-Slim,因为它让我们将诸如激活函数,批量标准化参数等常见参数定义为全局变量,从而使得定义神经网络的速度更快。 我们从yolo_v3.py文件开始,文件中含有初始化网络的函数以及加载预先训练的权重的函数。
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