由于YOLO前边的网络主要作用是特征提取,因此使用resnet的全连接之前的部分代替,通过加载torchvision中的已经训练好的resnet34,并固定参数,后边跟YOLOv1后半部分卷积结构和全连接层变化结构 每个网格要预测2个bounding box,每个bounding box除了要预测位置之外,还要附带预测一个confiden值,每个网格还要预测C个类别的分数 ...
为了解决这俩问题,本文就结合DarkNet中的YOLOV1的损失函数代码实现(在src/detection_layer.c中)来帮助你理解,相信我,看完你真的能理解。关于YOLOV1就不做过多介绍了,之前写过一篇详细的推文介绍,地址为:目标检测算法之YOLOv1 损失函数公式 YOLOV1的损失函数就是这样,不做过多解释了。需要注意的一个点是,在...
2. (x, y):中心坐标的预测值 (x,y) 是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值,并且单位是相对于单元格大小的。对于下图中蓝色框的那个单元格(坐标为(xcol=1,yrow=4)),假设它预测的输出是红色框的bbox, 设bbox的中心坐标为(\( x_{c},y_{c} \)), 那么最终预测出来的(x,y)是经过归一化处理的...
测试阶段 S*S个grid cell 每个Grid cell预测B的bouding box(yolo默认为2) C是置信度 获得S*S*(5*B+C), ...
==C_x和C_y==是中心点相对网格的偏移,一般在0-1之间。 如果==w和h==采用原图中物体框的宽和高,那肯定远远大于1,这样在训练计算损失时,会导致计算C_x,C_y和w,h两部分差异过大。因此,我们取w和h为==原图中物体框的宽和高与原图宽和高的比==,公式如下: ...
Yolov1的构架旨在通过将图像划分为非重叠且尺寸相等的SxS个cell，每个cell预测中心落在该cell的物体的包围框和类别，实现高效的目标检测。输入图像为448x448x3，输出为SxSx(C+5x2)，其中C为类别数量，5x2代表包围框的宽度、高度、中心坐标和置信度。网络结构包含24个卷积层，4个池化层，两个全连接层...
对于一个网络模型,损失函数的目的是要缩小预测值和标签之间的差距。对于YOLOV1网络来说,每个cell含有5*B+C个预测值,我们在训练过程中该如何获得与之对应的label. 这5*B+C个预测值的含义在上面已经给出(S*S个网络,每个网络都有B个预测框,每个框又有五个参数,在加上每个网格都有C个类别),因此我们实际需要给...
第三行与第四行,都是预测框的置信度C。 当该格点不含有物体时,该置信度的标签为0,即Pr(object)=0。 若含有物体时,该置信度的标签为预测框与真实物体框的IoU数值。(IoU计算公式为:两个框交集的面积除以并集的面积)v1作者用的IoU,v3就变成1了。1确实收敛更稳定 即不包含obj的置信度损失包含两部分,一部分...
复现YOLOv1(You Only Look Once version 1)是一个复杂的任务,涉及多个步骤,包括准备数据集、搭建网络结构、实现损失函数、训练模型以及测试和评估模型。以下是一个详细的指南,帮助你完成这些步骤。 1. 准备YOLOv1所需的数据集 YOLOv1使用的是PASCAL VOC数据集,但你可以使用任何适合的目标检测数据集。数据集应包含...
2.置信度损失的真实值:C真实 C真实:由上面公式可知,置信度的真实值是根据中间过程的box的坐标值不停地计算pr(object)*iou当target值,这个target是个变化的值,是GT的函数。 预测值:只是网络输出的一个数值,根据真实值不断地进行调整。 由于时间有限,只放上个人认为大部分博文没有讲到的地方,以便其他小伙伴搜索的...