1、IOU_Loss 🌳IOU是交并比,在这里是指预测的物体框框和真实的物体框框的交集的面积与并集的面积之比。 🌳IOU_Loss是根据IOU的损失函数:IOU_Loss = 1 - IOU 但是它存在一些缺点: (1)如果你的预测框和真实框完全不重合,那么你的IOU为0,没有办法呈现出你的预测框距离真实框有多远,损失函数不可导,导致无法...
yolov10 调用non_max_suppression时提示The truth value of an array with more t,YOLOV5代码理解——损失函数的计算摘要:神经网络的训练的主要流程包括图像输入神经网络,得到模型的输出结果,计算模型的输出与真实值的损失,计算损失值的梯度,最后用梯度下降算法更新模型参
non_max_suppression函数的输入参数包括预测结果pred、置信度阈值conf_thres、IOU(交并比)阈值iou_thres、类别classes、是否进行类别无关的NMSagnostic_nms,以及最大检测数max_det。该函数的输出是经过NMS筛选后的预测结果。 第二行代码更新了计时器,记录了NMS操作所用的时间。 4.6.4 预测过程 # Process predictions ...
2.Conv + FC:主要使用1x1卷积来做channle reduction,然后紧跟3x3卷积。对于卷积层和全连接层,采用Leaky ReLU激活函数:max(x,0.1x),但是最后一层采用线性激活函数。 3.输出:最后一个FC层得到一个1470 x 1的输出,将这个输出reshap一下,得到7 x 7 x 30的一个tensor,即最终每个单元格都有一个30维的输出,代表...
(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和Head。下图显示了一个高层次的Backbo...
pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, opt.classes, opt.agnostic_nms, max_det=opt.max_det) pred的shape是[5,6]. 表示有5个目标,x,y,x,y,score,cls 这里需要注意的是pred预测出来的坐标都是相对于一开始我们把图像缩放到一个尺寸上面并且做了32的倍数,中心化这么个操作...
该函数完整的实现代码如下: importnumpyasnp defnon_max_suppression_fast(class_ids, boxes, nms_threshold): # if there are no boxes, return iflen(boxes) ==0: return[], [] ifboxes.dtype.kind =="i": boxes = boxes.astype("float") ...
NMS non-maximum suppression 当我们得到对目标的预测后,一个目标通常会产生很多冗余的预测框。Non-maximum suppression(NMS)其核心思想在于抑制非极大值的目标,去除冗余,从而搜索出局部极大值的目标,找到最优值。 在我们对目标产生预测框后,往往会产生大量冗余的边界框,因此我们需要去除位置准确率低的边界框,保留位置...
非极大抑制(Non-Maximum Suppression) 「基于网格进行预测」方法会为每张图像得到固定数量的边界框预测。但是,我们希望对这些预测进行过滤,以便仅输出图像中真正可能实际存在的目标的边界框。此外,对于每个被检测到的目标,我们都只想要一个边界框预测。 通过仅考虑 ...
在采用NMS(Non-maximal suppression,非极大值抑制)算法选出最有可能是目标的结果。 yolo总结 优点 •速度非常快,处理速度可以达到45fps,其快速版本(网络较小)甚至可以达到155fps。 •训练和预测可以端到端的进行,非常简便。 缺点 •准确率会打折扣