请注意,是精确率,不是准确率。准确率有专门的名词accuracy。两者不一样。 准确率表示预测正确的占比。比如1000件产品中,900件合格。我的AI模型全都找出来了,这时准确率是100%。 准确率存在一个问题,尤其对于少数个体而言不公平。比如预测绝症,100个人预测对了90个人是健康的,预测错了10个病危的人。虽然准确率是...
准确率有专门的名词accuracy。两者不一样。 准确率表示预测正确的占比。比如1000件产品中,900件合格。我的AI模型全都找出来了,这时准确率是100%。 准确率存在一个问题,尤其对于少数个体而言不公平。比如预测绝症,100个人预测对了90个人是健康的,预测错了10个病危的人。虽然准确率是90%,但这属于严重事故。于是,精...
1、precision 和 recall 上文提到,Accuracy并不能完全反映检测结果,所以需要Precision和Recall。 (下面的空格横线只是为了让等号对齐,没有任何意义) 提高Precision= 提高二分类器预测正样本门槛 ___= 使二分类预测的正样本尽可能是真实正样本提高Recall= 降低二分类器预测正样本门槛 ___=使得二分类器尽可能将真实的...
作者提出的yolo系列正是考虑了实时性的优秀架构,随着版本的更替,yolo系列模型的精度也在不断提升!而很多公司也正是因为有了yolo系列,视觉检测任务才能够进行(毫不夸张地说)。 yolo-v3可能是原作者的最后一次更新(广大的粉丝当然希望大神不要就此诀别这个领域),它为我们带来了高精度的实时性架构。你只需要一张传统...
《YOLOv4:Optimal Speed and Accuracy of Object Detection》论文笔记 参考代码:darknet 1. 概述 导读:检测网络发展到现如今已经有很多的改进思路,这些改进思路在狭义或是广义程度上都对检测网络的性能有所提升。在这篇文章中对这些改进的思路进行探究,从理论上分析对检测结果的影响。文章发现一些检测优化的技巧是针对...
图1:所提议的YOLOv4与其他最先进的对象探测器的比较。YOLOv4的运行速度比EfficientDet快两倍,性能也差不多。分别提高YOLOv3的AP和FPS 10%和12%。 这项工作的主要目标是在生产系统中设计一个快速运行的目标探测器,并对并行计算进行优化,而不是设计一个低计算量的理论指示器(BFLOP)。我们希望设计的对象可以很容易...
【论文全名】YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection YOLOv4是目标检测领域的一个重要进展,由Alexey Bochkovskiy, Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao共同开发。它是YOLO(You Only Look Once)系列算法的第四个版本,旨在实现更快、更准确的目标检测,同时保持模型的高效性。YOLOv4在YOLOv3的基础...
Attention Modules Integration to Compensate for Accuracy 尽管GhostNet显著减少了模型的参数和计算负载,但它难以有效地捕捉空间特征,不可避免地导致一些准确度损失。为了补偿这一点,作者提出了注意力机制,特别是在YOLO的主干和 Neck 部分采用自校正卷积和坐标注意力,以保持长距离的位置信息。注意力机制使模型能够通过学习...
YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 摘要 深度学习发展至今,依据产生了许多优秀的技术。其中一些技术对特定的数据集或小数据集有着良好的表现;而有一些技术拥有着普遍的适用性,在各个领域、各种架构都有着非常好的性能提升表现,如:batch-normalization,residual-connections。yolo的作者列举了如下的...
(SAM), respectively. Although SE module can improve the power of ResNet50 in the ImageNet image classification task 1% top-1 accuracy at the cost of only increasing the computational effort by 2%, but on a GPU usually it will increase the inference time by about 10%, so it is more ...