在不同的 Batch Size 下 Loss 的权重是不一样大的,Batch Size 越大,Loss 就越大,梯度就越大,个人猜测这可以等价于 Batch Size 增大时候,学习率线性增加的场合。 实际上从 YOLOv5 的 YOLOv5 Study: mAP vs Batch-Size 中可以发现:确实是希望用户在修改 Batch Size 时不需要修改其他参数也可以取得相近的性能。
在不同的 Batch Size 下 Loss 的权重是不一样大的,Batch Size 越大,Loss 就越大,梯度就越大,个人猜测这可以等价于 Batch Size 增大时候,学习率线性增加的场合。 实际上从 YOLOv5 的 YOLOv5 Study: mAP vs Batch-Size 中可以发现:确实是希望用户在修改 Batch Size 时不需要修改其他参数也可以取得相近的性能。
神经元感受野的值越大表示其能接触到的原始图像范围就越大,也意味着它可能蕴含更为全局,语义层次更高的特征;相反,值越小则表示其所包含的特征越趋向局部和细节 之前可能听说过这么一种说法,比如人脸识别,刚开始cov1可能是是检测一些线条,cov2可能就是检测眼睛,cov3可能就是人脸,这就是因为感受野越来越大。 计算...
matches再按第三列iou从大到小重排序 matches = matches[matches[:, 2].argsort()[::-1]] 在这里插入图片描述 5.按顺序取第一列中各个框首次出现(不同gt的框)的行(即每一种gt框中iou最大的那个) matches = matches[np.unique(matches[:, 0], return_index=True)[1]] ...
1、batch normalization Batch Normalization可以提升模型收敛速度,而且可以起到一定正则化效果,降低模型的过拟合。在YOLOv2中,每个卷积层后面都添加了Batch Normalization层,并且不再使用droput。使用Batch Normalization后,YOLOv2的mAP提升了2.4%。2、High Resolution Classifier 目前大部分的检测模型都会在先在ImageNet分类...