类别损失衡量目标类别的预测准确性。 (5)非最大抑制(Non-Maximum Suppression):在预测的边界框中,可能存在多个相互重叠的框,代表同一个目标。为了消除冗余的边界框,YOLO使用非最大抑制算法,根据置信度和重叠程度筛选出最佳的边界框。 2. Backbone、Neck和Head 物体检测器的结构开始被描述为三个部分:Backbone, Neck...
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,简称 NMS)是目标检测算法中的一个关键步骤,用于去除多余的边界框,从而提高检测的准确性。在 YOLOv3 中,NMS 起着至关重要的作用,下面是它的工作原理和对最终检测结果的影响: NMS 的工作原理: 1. 置信度排序:对于每个类别,NMS 首先根据每个边界框的置信度(即预测框中含有目...
5.Anchor-free方法:近年来,一些单阶段目标检测方法开始采用无锚点(anchor-free)的设计,避免了传统方法中需要预定义锚点的缺点,简化了模型结构。 NMS(Non-Maximum Suppression)是一种常用的目标检测算法中的后处理步骤,用于消除重叠的边界框并选择最佳的边界框。在目标检测任务中,检测器通常会在图像中检测到多个候选目标...
NMS: 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression), 功能:从大量的预测结果中筛选出得分最高的结果。 思路:NMS的主要思路是通过计算目标框之间的重叠度(即IOU,交并比)来剔除非最佳结果。 代码实现: YOLOv5的NMS代码使用了一个循环来遍历所有的预测框,并进行判断和筛选。
非极大值抑制(Non-Maximum Suppression),简称为 NMS 算法。它的目的是搜索局部最大值,抑制极大值。NMS 在应用卷积神经网络对图像进行处理时经常会用到,如目标检测边缘检测、人脸检测等。 在目标检测技术中NMS 是为了解决在检测过程中,一个目标产生多个候选框问题,为了从这些众多的候选框中找出最优的候选框,这时...
在说明Yolo算法的预测过程之前,这里先介绍一下非极大值抑制算法(non maximum suppression, NMS),这个算法不单单是针对Yolo算法的,而是所有的检测算法中都会用到。NMS算法主要解决的是一个目标被多次检测的问题,如图11中人脸检测,可以看到人脸被多次检测,但是其实我们希望最后仅仅输出其中一个最好的预测框,比如对于美女...
非最大抑制(Non-Maximum Suppression,NMS):为了消除多个重叠的预测结果,YOLO使用非最大抑制算法。该算法会筛选出具有高置信度的预测边界框,并删除与其高度重叠的边界框。 损失函数:YOLO使用多个损失函数来训练网络。这些损失函数包括边界框回归损失、对象存在性的分类损失、类别预测的分类损失。这些损失函数用于衡量预测结...
后处理:对检测结果进行后处理操作,如非极大值抑制(Non-maximum Suppression)来消除重叠的检测框,以及过滤掉置信度低的检测结果 其主干分为三部分 Backbone(主干网络) 目标检测网络的基础部分,负责从输入图像中提取特征 常用的特征提取网络包括VGGNet、ResNet、MobileNet等。这些网络通常是预训练的,在大规模图像分类任务...
非最大抑制(Non-Maximum Suppression,NMS):为了消除多个重叠的预测结果,YOLO使用非最大抑制算法。该算法会筛选出具有高置信度的预测边界框,并删除与其高度重叠的边界框。 损失函数:YOLO使用多个损失函数来训练网络。这些损失函数包括边界框回归损失、对象存在性的分类损失、类别预测的分类损失。这些损失函数用于衡量预测结...
非最大抑制(Non-Maximum Suppression,NMS):为了消除多个重叠的预测结果,YOLO使用非最大抑制算法。该算法会筛选出具有高置信度的预测边界框,并删除与其高度重叠的边界框。 损失函数:YOLO使用多个损失函数来训练网络。这些损失函数包括边界框回归损失、对象存在性的分类损失、类别预测的分类损失。这些损失函数用于衡量预测结...