Dimension Clusters是YOLOv2中使用的优化策略之一,它的主要思路是通过聚合算法,从数据集中预先得到Bounding Box的形状先验数据,从而使得模型更容易学习,并且得到更好的Object Detection结果。 Average IOU of boxes to closest priors on VOC 2007 从实际的实验结果看,Cluster算法得到5个先验Anchor Box的效果已经与手工挑选...
在yolov2以后,yolo框架使用anchor技术对目标进行识别,通过聚类训练将不同的样本中的框分类出固定大小的几类anchor box。 在进行训练时,yolo通过样本的真实框的大小与不同anchor box进行iou运算,选择iou最大的一个先验框。先验框的大小位置是固定的(先验框的Cx,Cy为cell的左上角坐标),在进行回归时,我们并不对目标...
d(box,centroid)=1-IOU(box,centroid) 在计算anchor boxes时我们将所有boxes中心点的x,y坐标都置为0,这样所有的boxes都处在相同的位置上,方便我们通过新距离公式计算boxes之间的相似度。 3.代码实现
YOLOv2 通过缩减网络,使用 416x416 的输入,模型下采样的总步长为 32,最后得到 13x13 的特征图,然后对 13x13 的特征图的每个 cell 预测 5 个 anchor boxes,对每个 anchor box 预测边界框的位置信息、置信度和一套分类概率值。使用 anchor boxes 之后,YOLOv2 可以预测 13x13x5=845 个边界框,模型的召回率...
最近在尝试复现YOLOv3的tf版，有个百思不解的问题，就是anchor box的数量问题。按说anchor box的数量...
在YOLOv2中，使用anchor boxes的意义在于提升目标检测的精度和效率。与YOLOv1仅使用两个box相比，确定多个形状不同的anchor boxes，指定与bounding box形状最接近的anchor进行预测，能更准确适应目标box的形状。具体来说，使用无坐标IOU评估形状接近程度，只关注形状，坐标后续通过修正调整。对于非目标预测的...
anchorbox的理解 1. 修改主干部分的模型参数,还能使用预训练权重吗? 修改了主干的话,如果不是用的现有的网络,基本上预训练权重是不能用的,要么就自己判断权值里卷积核的shape然后自己匹配,要么只能自己预训练去了;修改了后半部分的话,前半部分的主干部分的预训练权重还是可以用的。
在YOLOv5中，分配GT到anchor的过程看似简短，实则复杂。核心在于理解一个物体是如何被分配到成千上万个anchor上的。通过观察源代码，可以看到，一个物体仅与三个anchor进行匹配，满足特定条件的比值（通常在1/4至4之间），这个物体就能被分配到该anchor上。具体实现中，通过过滤GT数组，仅保留与当前检测层...
接下来,我们探讨yolov8的anchor匹配机制。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...
确定YOLO系列算法中的anchor box数量主要依赖于几个关键因素:目标大小分布、模型复杂度、计算资源、以及检测精度需求。计算资源是其中需要特别关注的一点,因为它直接影响模型的训练效率和部署效果。较多的anchor box可以提升模型捕捉不同尺寸目标的能力,但同时也会增加模型的计算负担和内存需求。因此,在实际应用中,需要根据...