换句话说，如果ground truth落在这个grid cell里，那么Pr（Object）就取1，否则就是0，IOU就是bounding box与实际的groud truth之间的交并比。所以confidence就是这两者的乘积。在yolov1中作者将一幅图片分成7x7个网格(grid cell)，由网络的最后一层输出7×7×30的tensor，也就是说每个格子输出1×1×30的tensor。
YOLOv1采用的是“分而治之”的策略,将一张图片平均分成7x7个网格,每个网格分别负责预测中心点落在该网格内的目标。在Faster R-CNN中,是通过一个RPN来获得目标的感兴趣区域,这种方法精度高,但是需要额外再训练一个RPN网络,这无疑增加了训练的负担。在YOLOv1中,通过划分得到了7x7个网格,这49个网格就相当于是目标...
目标检测算法-YOLO-V1训练代码详解 YOLO-V1网络结构由24个卷积层与2个全连接层构成,网络入口为448×448×3,输出维度:S×S×(B×5+C),S为划分网格数,B为每个网格负责目标个数,C为类别个数。 YOLO-V1是将一副图像分成S×S个网格,如果某个object的中心落在这个网格中,则这个网格就负责预测这个object,每个...
在yolov1中采用VOC数据集,所以输出为7 * 7 * 30的tensor。 s* s * (B * 5 +20)表示一张图片分成S* S个网格,每个网格预测B个边界框和C个类别概率,每个边界框包含5个参数。 网络结构 训练 预训练:模型首先在ImageNet数据集上预训练。预训练的模型只包含前20个卷积层+1个平均池化层+1个全连接层。预...
IoU计算方式(参考https://github.com/stc2001/yolov1/blob/main/metrics.py): 数据集置信度构成:判定方格内有物体为1,反之为0。 2.3.网络预测类别损失 类似于一般CNN模型图像分类的损失函数设计 3.数据集标注(参考https://github.com/stc2001/yolov1/blob/main/dataset.py) ...
yolo网络的创新设计点: (1)yolo的基础网络灵感来源于GoogLeNet,但是并没有采取其inception的结构,而是简单的使用了1×1的卷积核。基础模型中l共有24个卷积层,后面接2个全连接层; (2)yolo并没有使用Relu激活函数,而是使用了leaky rectified linear激活函数; ...
YOLO v1模型将输入的图片划分成S*S个区域,如果目标的中心落在该区域,那么该区域就负责检测该物体,一次性输出所检测到的目标信息,包括类别和位置。下面我们详细学习一下细节。 网络输入:448 x 448 x 3的RGB图片。 中间层:由若干卷积层和最大池化层组成,用于提取图片的抽象特征。 全连接层:由两个全连接层组成...
YOLOV1包含有全连接层,从而能直接预测Bounding Boxes的坐标值。Faster R-CNN的方法只用卷积层与Region Proposal Network来预测Anchor Box的偏移值与置信度,而不是直接预测坐标值。作者发现通过预测偏移量而不是坐标值能够简化问题,让神经网络学习起来更容易。
输入层是448×448×3的彩色图片,在yolo-v1中要求图片大小是448x448的,这是因为在yolo-v1网络最后接了两个全连接层,全连接层是要求固定大小的向量作为输入的【因为全连接层中权重矩阵W和偏置矩阵b的维度是不变的】,因此要求原始图像也需要一致的图片大小。
YOLO v1不足 作者说YOLO v1对一些群体性的小目标检测效果很差,比如天空中成群结队的鸟儿,如果这 群鸟每个目标都很小,那么YOLO就很难对他们进行预测,因为在我们YOLO v1的思想中,每个cell只预测两个bounding box,而且两个bounding box预测的还是属于同一个类别的。因为我们对每个grid cell都只预测一组classes参数,...