输出:带有识别类的边界框列表,每个边界框由(pc,bx,by,bh,bw,c)(pc,bx,by,bh,bw,c)六个参数表示,c表示类别数。在YOLO中,预测过程使用一个1*1卷积,输入是一个特征图。1*1卷积只是用于改变通道数。从YOLOv3开始,每个锚点对应三个锚框(锚框大小和尺寸比例可以通过K-means聚类得到)。由于FPN结构,如1.1图中scale1, scale2和
锚点框(Anchor Box) 预测边界框的宽度和高度看起来非常合理,但在实践中,训练会带来不稳定的梯度。所以,现在大部分目标检测器都是预测对数空间(log-space)变换,或者预测与预训练默认边界框(即锚点)之间的偏移。 然后,这些变换被应用到锚点框来获得预测。YOLO v3 有三个锚点,所以每个单元格会预测 3 个边界框。 回...
然后,这些变换被应用到锚点框来获得预测。YOLO v3 有三个锚点,所以每个单元格会预测 3 个边界框。 回到前面的问题,负责检测狗的边界框的锚点有最高的 IoU,且有真值框。 预测 下面的公式描述了网络输出是如何转换,以获得边界框预测结果的。 中心坐标 注意:我们使用 sigmoid 函数进行中心坐标预测。这使得输出值在 ...
(1)对于上述的98列数据,先看某一个类别,也就是只看98列的这一行所有数据,先拿出最大值概率的那个框,剩下的每一个都与它做比较,如果两者的IoU大于某个阈值,则认为这俩框重复识别了同一个物体,就将其中低概率的重置成0。 (2)最大的那个框和其他的框比完之后,再从剩下的框找最大的,继续和其他的比,依...
而YOLO v3预测3种不同尺度的方框。对于416 x 416的相同图像,预测框的数量是10647。这意味着YOLO v3是YOLO v2预测的盒子数量的10倍。您可以很容易想到为什么它比YOLO v2慢。在每个尺度上,每个网格可以使用3个锚来预测3个框。由于有三个尺度,所以总共使用的锚点框数量为9个,每个尺度3个。
如下图1的情形时,这个bbox边界框的中心属于第二行第二列的grid cell,它的左上角坐标为(1,1),故Cx=1,Cy=1.公式中的Pw、Ph是预设的anchor box映射到feature map中的宽和高(anchor box原本设定是相对于416*416坐标系下的坐标,在yolov3.cfg文件中写明了,代码中是把cfg中读取的坐标除以stride如32映射到...
目标检测网络(Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等)中,均有先验框的说法,Faster RCNN中称之为anchor(锚点),SSD称之为prior bounding box(先验框),实际上是一个概念。Anchor设置的合理与否,极大的影响着最终模型检测性能的好坏。 1. 什么是Anchor? 一句话概括——提前在图像上预设好的不同大小,不同长宽比的框,先...
第一步：选择锚点框 在Yolov3中，每张图像被分为一系列网格单元格，每个单元格都对应着一组锚点框。由于每个对象可能在不同的单元格中，因此我们需要选择与对象最匹配的锚点框。通常，选择的最佳锚点框会产生最小的误差。第二步：计算IOU 计算所选锚点框与对象的交集过一并集的比值（即IOU）是计算对象置信度的...
锚点框(Anchor Box) 预测边界框的宽度和高度看起来非常合理,但在实践中,训练会带来不稳定的梯度。所以,现在大部分目标检测器都是预测对数空间(log-space)变换,或者预测与预训练默认边界框(即锚点)之间的偏移。 然后,这些变换被应用到锚点框来获得预测。YOLO v3 有三个锚点,所以每个单元格会预测 3 个边界框。 回...