来源自 我的博客前言 YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好。其backbone网络darknet也… 黄飘 YOLO v1到v3的进化之路 YOLOv1到v3的进化之路相对于传统的分类问题,目标检测显然更符合现实需求,因为往往现实中不可能在...
Anchor(锚点) 基本概念:锚点是YOLO算法中用于预测目标尺寸的预定义框。它们是在训练过程中根据数据集中目标的实际尺寸分布来学习的。 尺寸预测:每个网格单元会针对每个锚点预测一个边界框,包括边界框的中心位置偏移量、宽度和高度的偏移量。 数量和比例:YOLO算法中通常为每个网格单元定义多个锚点,这些锚点具有不同的尺寸...
它采用了一种组合分类和边界框预测框架，能够直接预测每个单元格中的对象和锚箱的更正。具体来说，YOLO V2将整个图像分割为13×13的网格，并在每个位置预测5个锚箱的更正。预测内容包括每个锚箱中心位置的X和Y坐标、高度和宽度，以及预测的边界框与真实边界框的交并比（IOU）。这种设计使得YOLO V2能够高...
目标检测 | YOLOv1,经典单阶段Anchor-Free目标检测模型 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection (cv-foundation.org)论文官网:YOLO: Real-Time Object Detection (pjreddie.com) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 @inproceedings{redmon2016you,title={You only look once:Unified,real-time ob...
4.Anchor-Free。YOLOv8抛弃了以往的Anchor-Base,使用了Anchor-Free的思想; 5.损失函数。YOLOv8使用VFL Loss作为分类损失,使用DFL Loss+CIOU Loss作为分类损失; 6.样本匹配。YOLOv8抛弃了以往的IOU匹配或者单边比例的分配方式,而是使用了Task-Aligned Assigner匹配方式。
可以看出Anchor也是比较重要的一部分,比如Yolov5在Coco数据集上初始设定的锚框: 第1行是在最大的特征图上的锚框; 第2行是在中间的特征图上的锚框; 第3行是在最小的特征图上的锚框; 自适应计算Anchor的流程如下: 载入数据集,得到数据集中所有数据的wh; ...
首先，理解anchor-free的基本概念。它在目标检测中，无需预先设定固定大小的anchor，而是直接在特征图上预测每个位置的物体位置和类别信息。这种方式与YOLOv1类似，但预测更加直观，类似于语义分割的像素级预测。FCOS和YOLOX是两种代表性的anchor-free方法。FCOS通过密集预测，回归目标物体的长宽和类别信息，而...
什么是Anchor? 定义: Anchor(先验框) 就是一组预设的边框,在训练时,以真实的边框位置相对于预设边框的偏移来构建训练样本。 这就相当于,预设边框先大致在可能的位置“框”出来目标,然后再在这些预设边框的基础上进行调整。简言之就是在图像上预设好的不同大小,不同长宽比的参照框。 Anchor Box: 一个Anchor Box...
每个anchor prior(名字叫anchor prior,但并不是用anchor机制)就是两个数字组成的,一个代表高度另一个代表宽度。 yolo v3对b-box进行预测的时候,采用了logistic regression。这一波操作sao得就像RPN中的线性回归调整b-box。v3每次对b-box进行predict时,输出和v2一样都是(tx,ty,tw,th,to ),然后通过公式1计算出...