YOLOv8以其实时检测能力而闻名,并已广泛应用于各种检测任务。它主要关注检测而不是分割。虽然它们为分割任务引入了一个分割Head,但所采用的损失函数和评估指标都针对检测任务。此外,YOLOv8每个模型只能执行一个任务。在这种情况下,YOLOv8不适用于自动驾驶任务。在多任务条件下实施它需要多个模型,这显著增加了训练和...
YOLO3仍然使用k-均值聚类来确定模板框,为每个网格预测9个bounding boxes(YOLO2只有5个、YOLO1只有2个),这样可以提高recall。 6、损失函数 在训练期间,使用二元交叉熵损失函数进行类别预测。YOLO v2损失函数的后三项是平方误差,而YOLO v3则更改为交叉熵误差项,也就是说YOLO v3的物品置信度和分离预测使用的是逻辑回...
强大的数据增强:我们使用Mosaic和Mixup来提高YoloX的表现,Mosaic是Yolov3变体提出的一种有效的增强策略,广泛的被使用在yolov4,yoloV5和其他检测器中,MixUp通常被使用在图片分类任务中,但是被BOF算法使用在检测训练中,我们采用MiXUp和Mosaic功能在我们的模型中,并且在最后15个epoch进行关闭,使用了42.0%的AP Strong data ...
因此,提出了一种基于Dense Channel Compression的目标检测技术,命名为YOLOCS(YOLO with Dense Channel Compression)。YOLOCS技术将DCC技术与YOLO(You Only Look Once)算法相结合,实现了对目标检测的高效且精度较高的处理。具体来说,YOLOCS技术通过DCC技术对特征图进行空间固化,从而实现对目标位置的精确定位;同时,YOLOCS...
为了优化YOLOv8算法在复杂场景下对行人和车辆的检测精度,提出一种基于改进YOLOv8的目标检测算法,其网络结构如图2所示.首先,针对暗光和强光等不同光照环境下对目标检测的影响,在Backbone层前增加一个可学习增强网络,该网络是利用拉普拉斯分解残差学习的方式...
简介:论文阅读笔记 | 目标检测算法——YOLOX paper:YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021 摘要: 作者将YOLO检测器切换为anchor_free方式,并且结合了一些先进的检测测量,比如一个解耦的检测器头部以及一个标签分配策略SimOTA。 ps:作者用一个YOLOX-L模型赢得了流感知挑战(2021年CVPR自动驾驶研讨会)的第一名 ...
论文地址:https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Redmon_You_Only_Look_CVPR_2016_paper.pdf 在谈论YOLO算法之前先说一下Bounding box,假设我们要检测的图像只有一个物体,就是一张图像中只会出现一个物体,我们都很熟悉,因为在之前做classfication(分类) ...
YOLO v1 论⽂地址: YOLOv1是one-stage detector⿐祖、real-time detector⿐祖。 所谓one-stage,即不需额外⼀个stage来⽣成RP,⽽是直接分类回归出output: YOLOv1直接将整张图⽚分成 S×S 这⾥笔者要仔细说下这个算法的anchor box到底是怎么产⽣的呢? 就是直接将原图分成S×S个格⼦,每个格...
University,HarbinUniversityofScienceandechnology哈尔滨理工大学学位论文原创性声明 本人郑重声明,此处所提交的学位论文《基于深度学习YOLOv5的目标检 测改进算法研究》,是本人在导师指导下,在哈尔滨理工大学攻读学位期间独立 进行研究工作所取得的成果。据本人所知,论文中除已注明部分外不包含他人 已发表或撰写过的研究成果...