【yolo-v1分成的是7x7大小的网格】 每个网格要预测 B 个bounding box,每个 bounding box 要预测 (x, y, w, h) 和 confidence 共5个值。【yolo-v1要预测的是2个bbox】 每个网格还要预测一个类别信息,记为 C 个类。【yolo-v1预测的类别有20种,像猫,狗,汽车等】 总的来说,S×S 个网格,每个网格要...
【yolo-v1分成的是7x7大小的网格】 每个网格要预测 B 个bounding box,每个 bounding box 要预测 (x, y, w, h) 和 confidence 共5个值。【yolo-v1要预测的是2个bbox】 每个网格还要预测一个类别信息,记为 C 个类。【yolo-v1预测的类别有20种,像猫,狗,汽车等】 总的来说,S×S 个网格,每个网格要...
lamda-coord=5:位置误差和分类误差对loss的贡献是不同的,引入lamda-coord=5修正坐标损失 lamda-coord=0.5:有大部分网格是不包含目标的,放大了confidence在计算梯度时的影响,引入lamda-coord=0.5修正这一影响。 相同的位置偏差对大物体的IoU error的影响要远小于对小物体的影响,因此通过将物体大小的信息项(w,h)开...
每个边界框由5个主要属性描述:边界框的位置(中心坐标和宽高)和边界框包含的目标的置信度(confidence)。此外,每个边界框还预测目标的类别。 (3)单次前向传递:YOLO通过一个卷积神经网络(CNN)进行单次前向传递,同时预测所有边界框的位置和类别。相比于其他目标检测算法,如基于滑动窗口或区域提议的方法,YOLO具有更快的...
第二,如果一个网格中没有object(一幅图中这种网格很多),那么就会将这些网格中的box的confidence push到0,相比于较少的有object的网格,这种做法是overpowering的,这会导致网络不稳定甚至发散。 解决办法: 更重视8维的坐标预测,给这些损失前面赋予更大的loss weight。
在推理(inference)阶段,YOLO一共输出三个预测,是否有物体的objectness预测、class预测和bbox预测。首先,我们根据预测的计算score=objectness*class作为每个边界框的得分score,这个score也就是边界框的置信度confidence,论文中给出的计算公式如下: YOLOv1中给出的测试阶段bbox的置信度计算公式 ...
这会导致这些网格中“置信度(confidence)”的得分被强行拉向 0,进而压制了那些真正包含物体的网格单元产生的梯度。这种情况可能会引起模型训练的不稳定,甚至在训练早期就发散。 为了解决这个问题,我们提高了边界框坐标预测的损失权重,同时降低了对不包含物体的框的置信度预测的损失权重。我们引入了两个超参数来实现这...
的边界框。每个边界框由5个主要属性描述:边界框的位置(中心坐标和宽高)和边界框包含的目标的置信度(confidence)。此外,每个边界框还预测目标的类别。 (3)单次前向传递:YOLO通过一个卷积神经网络(CNN)进行单次前向传递,同时预测所有边界框的位置和类别。相比于其他目标检测算法,如基于滑动窗口或区域提议的方法,YOLO...
损失函数的设计目标就是让坐标(x,y,w,h),confidence,classification 这个三个方面达到很好的平衡。 简单的全部采用了 sum-squared error loss 来做这件事会有以下不足: a) 8 维的 localization error 和 20 维的 classification error 同等重要显然是不合理的。
(1)置信度过滤(Confidence Thresholding): (2) 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS): (3)全概率计算 一、 YOLO简介 YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测算法,由Joseph Redmon和Ali Farhadi等人开发。 YOLO作为目标检测算法,旨在识别图像中出现的物体以及它们的位置。与其他目标检测算法不同的...