yolov5运行val.py 时,显示如下(图1)所示,只有map50和map50-95, 如果想显示map75,如下(图2)所示,应该修改部分代码内容。 图1 图2 2. 解决思路 任务背景:yolov5版本:6.2, 解决问题为12个类别的检测问题 解决关键代码在276行,如下加粗部分 在这里插入图片描述 打印ap的值:结果如下图所示:输出结果12行,...
要获取YOLOv5模型在不同map值下的性能，首先需要访问其GitHub项目的链接。当运行val.py时，程序默认显示的是map50和map50-95。若需要展示map75的值，则需对部分代码进行调整。在程序执行过程中，会打印出ap的值。结果显示了12个类别的详细信息，每一行包含10个数值，分别对应ap[50, 55, 60, 65, ...
引入anchor,mAP没有什么变换,因为虽然预测框多了,但是不一定准确,不过recall值提升了。 偏移量计算和坐标还原 v2中进行的改进 Cx,CyCx,Cy就是原本格子的位置,比如3,3,那么中心点就是3+σ(ty)σ(ty),由于σ(ty)σ(ty)位于0-1之间,所以最终预测的bx,bybx,by不会超出这个格子,偏移不至于太多。 ph,pwph,p...
并且训练中的每一个epoch的MAP值、P值以及R值均为0(如下所示) 解决过程: 说一下我的思路: 排除pytorch版本问题 我将pytorch版本卸载,换了个低一点的pytorch,进行训练的时候,发现依然出现这个问题,因此我排除是pytorch版本导致。 排除python版本和pytorch版本问题 因为在上午的时候,我给一个大二的学生配...
主要是在yolov1的版本上进行了如下改动,让精度提升:VOC2007 资料集上的mAP 由 63.4% 提升到 78.6% 2.1、添加BN层 对数据进行数据的归一化处理,以0为中心,0为均值,1为标准差的分布,为什么进行这样子操作是因为很多激活函数0附近是非饱和区,输出太大或者太小就会陷入饱和区,难以训练。提升模型收敛速度,而且可以...
p值和r值是负相关的,绘制出来可以得到如下图所示的曲线,其中曲线的面积我们称AP,目标检测模型中每种目标可计算出一个AP值,对所有的AP值求平均则可以得到模型的mAP值,以本文为例,我们可以计算佩戴安全帽和未佩戴安全帽的两个目标的AP值,我们对两组AP值求平均,可以得到整个模型的mAP值,该值越接近1表示模型的...
如果我们就是要在一个cell中可以预测多个object,就必须增加Anchor数。对于yolov5,有三种尺寸的特征图,每个Feature Map有三种尺寸规格的Anchor。另外当需要预测两个形状和尺寸相近的objec,以上所提算法难以应对。对于两个Anchor(只能预测两类object)时,我们需要分别对每一个类别(Anchor)单独做NMS。
首先我们来看一下YOLOv8算法的性能。下图是官方提供了性能图,其中左图的横坐标表示的是网络的参数量,右图的横坐标表示的网络在A100显卡上的推理速度,纵坐标方面表示表示的都是模型的精度。可以看出,YOLOv8模型的在同样的参数量下,比其他系列的YOLO模型有明显的精度提升,在右图展示的同样的map精度下,YOLOv8的模型也...
,Yolo面临的物体检测问题,是一个典型的类别数目不均衡的问题。其中49个格点,含有物体的格点往往只有3、4个,其余全是不含有物体的格点。此时如果不采取点措施,那么物体检测的mAP不会太高,因为模型更倾向于不含有物体的格点。 与 的作用,就是让含有物体的格点,在损失函数中的权重更大, ...