K-Means++算法实际就是修改了K-Means算法的第一步操作之所以进行这样的优化,是为了让随机选取的中心点不再只是趋于局部最优解,而是让其尽可能的趋于全局最优解。要注意“尽可能”的三个字,即使是正常的K-Means++算法也无法保证百分百全局最优,在说取值原理之后我们就能知道为什么了思路就是我们要尽可能的保证各个...
先验框有助于准确预测待检测目标,是根据待检测目标的长宽尺寸比例得到的矩形框。YOLOv5 目标检测网络的先验框是基于 coco 数据集或 voc 数据集训练过程中聚类得到的,coco 数据集和 voc 数据集分别由 80 和 20 个…
模型方面的改进我感觉作用不大,因为默认情况下Anchor是通过K-means聚类计算得到的,其它检测层是否有效也很难判断。 图像切割 作者在检测的时候(detect.py)增加了一个图像切分的步骤,即将大图切分成各个小块,分别进行检测,然后再进行融合。 增加的代码如下: 代码语言:javascript 复制 # Inference t1=time_sync()# pr...
聚类提取先验框:使用K-means聚类分析来优化先验框的尺寸。 多尺度训练:使模型能够在不同尺寸的图像上运行,提高了泛化能力。 优点:提高了检测精度和速度,改进了对小物体的检测能力。 缺点:网络结构更复杂,训练和推理时间较长。 YOLOv3 主要改进: 多尺度预测:引入特征金字塔网络(FPN),在不同尺度上进行预测,提高了对...
比如数据集里100w个标注好的框,为了使得先验框更加符合实际要求,使用K-means,K=5,聚成5类(都是实际的值),5类中都有一个中心点(h,w),将这些(h,w)做成先验框。 正常的距离:欧氏距离。 在YOLO中的距离:用1-IOU K越大,越精确,K=5的时候,平均IOU还可以,再往上走的时候,走势不明显。
法边界回归效果差、检测不准确等问题,提出了一种基于改进YOLOv5的红外船舶目标检测算法。首 先针对锚框与数据集目标形状不匹配问题,通过改变K-means++聚类算法选取簇中心的评价标准,使 用中位数代替平均数来决定簇中心,改进了锚框算法,使得锚框与船舶目标更加匹配,提高了算法的平 ...
使用k-means聚类得到n个anchors(掉k-means包 涉及一个白化操作); 使用遗传算法随机对anchors的wh进行变异,如果变异后效果变得更好(使用anchor_fitness方法计算得到的fitness(适应度)进行评估)就将变异后的结果赋值给anchors,如果变异后效果变差就跳过,默认变异1000次; ...
(4)K-means聚类提取候选框(Anchors box机制) V1中候选框是预先给出2个,V2中通过将比较常规的候选框与真实框进行聚类,选出5个最具有代表的候选框Anchors (5)候选框与预测框的坐标偏移计算(Directed Location Prediction) (图中黑色为anchor先验框,蓝色为预测框) ...
首先,LSM不仅仅是搜索单一的最大聚集区域,而是通过排序每个网格中的密度来定位前-K个密集区域。这一点很重要,因为航拍图像通常具有多个聚集区域。其次,AutoScale是为人群计数和定位设计的,仅适用于具有单类别目标的场景。然而,在航拍图像中,存在多个目标类别。 作者还注意到UCGNet使用了DBSCAN和K-Means等聚类方法,从...
采用了图像增强来增加小样本数量,采用改进的K-means++聚类方法重新设计先验锚框,使锚框和目标的边界框更加匹配。以及利用Soft-NMS作为非极大值优化,显著提高检测精度的同时,能缩短检测时间,达到很好的检测效果。Escorcia-Gutierrez Jose等人[10]利用带有Squeeze模型的Mask RCNN对船舶进行检测,并利用Adagrad优化器对...