我们利用bx和by与样本标准的真实坐标x,y进行损失函数计算和反向传播,便可学习出相对准确的偏移量(tx,ty)。解决了anchor位置的问题,我们也可以通过类似的思想解决预测框的长宽大小问题。在yolo中我们也是通过预测其相对anchor的相对大小来计算预测框的真实大小,参数为(tw,th)。在这里我们利用指数函数的特性,使用e为底...
3.5 Anchor机制及坐标变换 1、Anchor机制 对于YOLOv5,Anchor对应与Yolov3则恰恰相反,对于所设置的Anchor: 第一个Yolo层是最大的特征图40×40,对应最小的anchor box。 第二个Yolo层是中等的特征图20×20,对应中等的anchor box。 第三个Yolo层是最小的特征图10×10,对应最大的anchor box。 代码语言:javascript ...
与yolov5不同,yolov8采用了anchor-free的方式。这意味着它不再预设固定尺寸的anchor,而是通过特定的assigner来动态对齐真实box和预测box。 这一机制的核心在于TaskAlignedAssigner类,其设计理念源于TOOD论文。具体来说,它将特征图上的每个网格视作一个anchor,并从中选取满足条件的网格作为正样本。选取条件主要基于预测bo...
一、yolov3的anchor机制 网络实际的预测值为tx、ty、tw、th,根据上图中的四个公式计算得到预测框的中心点坐标和宽高bx、 by、 bw、 bh。其中,cx、cy为当前grid相对于左上角grid偏移的grid数量。 σ()函数为logistic函数,将坐标归一化到0-1之间。最终得到的bx,by为归一化后的相对于grid cell的值。pw、 ph...
YOLOv5 中的 autoanchor.py 代码解析 1. 导入需要的包 import numpy as np # numpy矩阵操作模块 import oneflow as flow #OneFlow深度学习模块 import yaml # 操作yaml文件模块 from tqdm import tqdm # Python进度条模块 from utils.general import LOGGER, colorstr # 日志模块 ...
(4)使用Anchor来预测边界盒。他们使用一组先验框Anchor,这些Anchor具有预定义的形状,用于匹配物体的原型形状,如图6所示,每个网格单元都定义了多个Anchor,系统预测每个Anchor的坐标和类别。网络输出的大小与每个网格单元的Anchor数量成正比。 (5)维度聚类。挑选好的Anchor有助于网络学习预测更准确的边界盒。作者对训练中的...
Anchor生成算法:主要思想就是用iou进行K-means聚类; 在YOLOv3 算法里一共有3种不同尺度预测,每个不同尺度的网格有3个bbox,所以最终为 9 个先验框; step4: 特征提取 即经过主干网络处理得到的特征层在经过特征金字塔处理得到三个加强过的有效特征层;
无锚点(anchor-free) YOLOv4 和 YOLOv5 都遵循 YOLOv3 的基于锚的初始 pipeline,然而锚机制存在许多已知的问题。过去两年,无锚检测器发展迅速。相关研究表明,无锚检测器的性能可以媲美基于锚的检测器。无锚点机制显著减少了实现良好性能所需的启发式调整和技巧(如 Anchor Clustering、Grid Sensitive)的设计参数数量...
无锚点(anchor-free) YOLOv4 和YOLOv5 都遵循YOLOv3 的基于锚的初始 pipeline,然而锚机制存在许多已知的问题。过去两年,无锚检测器发展迅速。相关研究表明,无锚检测器的性能可以媲美基于锚的检测器。无锚点机制显著减少了实现良好性能所需的启发式调整和技巧(如 Anchor Clustering、Grid Sensitive)的设计参数数量,从而...
知道anchor机制后,现在我们重新看边框预测公式,始终记得YOLOv3预测的是偏移值。YOLOv2开始引入anchor机制后,不再与YOLOv1那样直接预测框的坐标,而是预测偏移值,通过学习偏移值,就可以通过网络原始定的anchorbox坐标经过线性回归微调去逐渐靠近GT框。 为什么说是微调?因为当输入的proposal与GT相差较小时,即IOU很大时,可以...