YOLOv2损失函数包括四个部分:坐标损失(x,y),尺度损失(w,h),置信度损失和类别损失。 1.坐标损失(x,y):该部分的损失用于估计物体的中心点坐标,它使用线性激活函数(L1)来估计误差,如下式所示: L_coord = λ_coord * ∑i [𝐿𝑠𝑡𝑟𝑖(𝑝̂𝑖,𝑝𝑖) ] 其中λ_coord是坐标惩罚因子,𝐿...
而YOLOv2是直接计算,但是根据ground truth的大小对权重系数进行修正:l.coord_scale * (2 - truth.w*truth.h)(这里和都归一化到(0,1)),这样对于尺度较小的其权重系数会更大一些,可以放大误差,起到和YOLOv1计算平方根相似的效果。
YOLOV2损失函数 为了方便你理解,还是把YOLOV2损失函数叙述一下。 YOLOV2对每个预测box的[x,y],confidence进行逻辑回归,类别进行softmax回归; 在Darknet中,损失函数可以用下图来进行表示: YOLOV2损失函数 可以看到这个损失函数是相当复杂的,损失函数的定义在Darknet/src/region_layer.c中。对于上面这一堆公式,我们先...
YOLO,YOLOv2和YOLOv3 YOLO系列在最后的类别输出上是不包含背景类的,所以它在输出上加上了一个confidence,所以YOLO系列处理基础的分类损失和回归损失外,还需要有一个confidence损失,去评价当前的区域是object还是no object。
坐标损失函数计算方法 这里较YOLOv1的改动较大: 1)计算x,y的误差由相对于整个图像(416x416)的offset坐标误差的均方改变为相对于gird cell的offset坐标误差的均方。并且将YOLOv1w,h取根号处理改为对YOLOv2中长宽放缩因子取log。 2)并将修正系数由5改为了1 。
yolo-V2损失函数理解 yolo-V2损失函数理解 ⾸先是通过K-means聚类得到anchor box的数⽬，这⾥聚类采⽤1—IOU（box，centriod）作为距离度量，然后在模型复杂度和召回率之间作了⼀个权衡，确定了K=5（标准是通过⼿肘法）。YOLO -v2 损失函数：（yolo-v2开始其编码格式与V1不同。yoloV1 仅有两个box...
YOLO -v2 损失函数:(yolo-v2开始其编码格式与V1不同。yoloV1 仅有两个box,但是编码(预测)基于单元格,分类向量只有一个,因此一个单元格只能预测一个目标。而yoloV2每个单元格有5个anchor box,且单元格编码方式改变了,编码基于单元格的anchor box,通过anchor box 预测目标类别,实现了一个单元格同时预测多个目标...
YOLO v2 损失函数源码分析 损失函数的定义是在region_layer.c文件中,关于region层使用的参数在cfg文件的最后一个section中定义。 首先来看一看region_layer 都定义了那些属性值: layer make_region_layer(intbatch,intw,inth,intn,intclasses,intcoords)
yolo-V2损失函数理解 首先是通过K-means聚类得到anchor box的数目,这里聚类采用1—IOU(box,centriod)作为距离度量,然后在模型复杂度和召回率之间作了一个权衡,确定了K=5(标准是通过手肘法)。 YOLO -v2 损失函数:(yolo-v2开始其编码格式与V1不同。yoloV1 仅有两个box,但是编码(预测)基于单元格,分类向量只有...
YOLOv2损失函数源码分析 YOLOv2损失函数源码分析损失函数的定义是在region_layer.c⽂件中，关于region层使⽤的参数在cfg⽂件的最后⼀个section中定义。1. ⾸先来看⼀看region_layer 都定义了那些属性值：layer make_region_layer(int batch, int w, int h, int n, int classes, int coords){ layer...