Yolov3的损失函数主要由三部分组成:定位损失、置信度损失和类别损失。 1.定位损失: 对于每个目标框(bounding box),Yolov3使用平方根均方差(Smooth L1 Loss)作为定位损失。首先,计算预测边界框和真实边界框的坐标差异: $$ \begin{align*} \Delta_{x} &= \sqrt{\frac{{\Sigma{w_p} \cdot \Delta_{x_p}...
损失函数是由boundingBox,类别,置信度组成。 1. 2. 3. 4. def loss_layer(self, conv, pred, label, bboxes, anchors, stride): print(conv.shape) print(pred.shape) print(label.shape) print(bboxes.shape) conv_shape = tf.shape(conv) batch_size = conv_shape[0] output_size = conv_shape...
YOLOv3损失函数包括类别损失(Class Loss)、边界框损失(Bounding Box Loss)和位置损失(Location Loss)三部分,主要用来降低类别预测的精度及边界盒的损失,以及对位置的优化精度: 类别损失(Class Loss):因为YOLOv3将整个图片划分为若干个Grid,每个Grid上可以检测3个Bounding Box,每个Box所包含的信息中有一个是目标物体...
这个Cell距离图像左上角的边距为(cx,cy),以及该Cell对应的先验框(Bounding Box Prior)的宽和高分别为(pw,ph),则预测边界框的实际值见下图: 使用逻辑回归预测每个边界框的物体置信度(objectness score )(对相对偏移值也用了直接位置预测)。 训练时用了平方误差(L2损失)损失函数。 计算损失函数的方式: 如果先验...
和分别代表预测框中心点和左上角的距离,代表sigmoid函数,将偏移量限制在当前grid中,有利于模型收敛。 和代表预测的宽高偏移量,Anchor的宽和高乘上指数化后的宽高,对Anchor的长宽进行调整。 是置信度预测值,是当前框有目标的概率乘以bounding box和ground truth的IoU的结果 3. Loss YOLOv3中有一个参数是ignore_th...
(1)YOLOv3损失函数组成如下式所示: 图片输入到神经网络后会被分成 个网格,每个网格产生 个候选框,每个候选框会经过网络最终得到相应的bounding box。最终得到 个bounding box,那么就需要利用损失函数确定具体的bounding box计算误差更新权重。 (2)损失函数参数解读: 参数:表示第 个网格的第 先验框是否负责这个目标物体...
3. IOU 计算: 预测框的中心点与 ground truth box 中心点对齐, 再计算, 不计算位置偏差, 只算形状和大小偏差 分类预测 每个bounding box 都预测分类的概率, 预测值是一个向量, 包含每种类别的概率, 每个类别独立进行逻辑回归, 因此向量内每项相加的和不一定是 1, 每个类别的概率都是独立的. 训练的时候使用...
三.损失函数 四、训练策略 1、Bounding Box Prediction 五.实验结果 六.论文总结 1、YOLO(v3)的优点 2、YOLO(v3)的缺陷 七.参考文献 一、领域现状 目标检测长期发展以来two-stage算法(RCNN系列)占据地位,直至YOLO和SSD等one-stage算法的出现。 从R-CNN到Faster R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal ...
1 YOLO V11.1 Bounding Box1.2 损失函数1.3 YOLO的缺点2 YOLO V22.1 YOLO V2的改进2.2 更快更强的改进3 YOLO V33.1 Backbone网络结构3.2 多尺度预测3.3 损失函数 1 YOLO V1 论文题目是《You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection》 论文地址:https://arxiv.org/abs/1506.02640 YOLO的思想是...
目标检测通常使用 边界框(bounding box,bbox)来表示物体的位置 边界框是正好能包含物体的矩形框 通常有两种格式来表示边界框的位置: 图片坐标的原点在左上角,x轴向右为正方向,y轴向下为正方向 在检测任务中,训练数据集的标签里会给出目标物体真实边界框所对应的(x1,y1,x...