LOSS=L(正样本坐标损失)+L(正样本置信度损失)+L(负样本置信度损失)+L(正样本分类损失) 4|3NMS nms剔除效果太强烈,对于重叠的框直接剔除。而soft-nms对于重叠的框会降低阈值而不是剔除框。 一个成熟的IoU衡量指标应该要考虑预测框与真实框的重叠面积、中心点距离、长宽比三个方面。但是IoU 只考虑到了预测框...
存在一个不得不考虑的问题,如果物体很大,而框框又很小,一个物体被多个框框识别了怎么办? 这时用到一个叫做非极大值抑制Non-maximal suppression(NMS)的技术。 这个NMS还是基于交并比实现的。 B1,B2,B3,B4这四个框框可能都说狗狗在我的框里,但是最后的输出应该只有一个框,那怎么把其他框删除呢? 这里就用...
输出端则采用CIOU_Loss、DIOU_nms操作。 因此Yolov4对Yolov3的各个部分都进行了很多的整合创新,关于Yolov4详细的讲解还是可以参照大白之前写的《深入浅出Yolo系列之Yolov3&Yolov4核心基础知识完整讲解》,写的比较详细。 2.2 Yolov5核心基础内容 Yolov5的结构和Yolov4很相似,但也有一些不同,大白还是按照从整体到细节...
Yolov4的Neck结构中,采用的都是普通的卷积操作。而Yolov5的Neck结构中,采用借鉴CSPnet设计的CSP2结构,加强网络特征融合的能力。 4 输出端改进点 1)Bounding box损失函数:GIoU Yolov5中采用其中的GIOU_Loss做Bounding box的损失函数。而Yolov4中采用CIOU_Loss作为目标Bounding box的损失。 2)nms非极大值抑制 Yolov5...
— iou-thres:NMS的IOU阈值,可以根据实际对象的重叠度调节,默认0.5 — device: 选择使用CUDA或者CPU — view-img:显示所有推理结果 — save-txt:将每一帧的推理结果及边界框的位置,存入*.txt文件 — classes:类别过滤,意思是只推理目标类别 — agnostic-nms:使用agnostic-nms NMS 代码语言:javascript 代码运行次...
以下图中的小猫为例,红色的anchor就以99%的概率认为它是一只猫,并同时给出了猫的实际位置相对于该anchor的偏移量,这样,我们将输出解码后就得到了实际猫的位置,如果它能通过NMS(非最大抑制)筛选,它就能顺利的输出来。但是,绿色的anchor就认为它是猫的概率就很小,紫色的anchor虽然与猫有重叠,但是概率只有26%。
7×7对应的是7×7个grid cell,而30对应的是一个grid cell中两个bounding box对应的x、y、w、h、c 各5个,加起来一共10个 grid cell的类别概率(class probability)有20个类别概率,这样就构成了7×7×30的tensor 三、预测阶段的后处理 NMS非极大值抑制 ...
得到每个box的class-specific confidence score以后,设置阈值,滤掉得分低的boxes,对保留的boxes进行NMS处理,就得到最终的检测结果。 简单的概括就是: (1) 给个一个输入图像,首先将图像划分成7*7的网格 (2) 对于每个网格,我们都预测2个边框(包括每个边框是目标的置信度以及每个边框区域在多个类别上的概率) ...
Prediction采用3种损失函数分别计算目标分类损失,目标定位损失和置信度损失,并通过NMS提高网络检测的准确度。 模型默认输入图像尺寸大小为640×640的3通道图像,最终输出格式是 3×(5+ncls),ncls表示目标检测分类数量。 YOLO算法从总体上看,是单阶段端到端的基于anchor-free的检测算法。将图片输入网络进行特征提取与融合...
在目标检测的预测阶段时,会输出许多候选的anchor box,其中有很多是明显重叠的预测边界框都围绕着同一个目标,这时候我就可以使用NMS来合并同一目标的类似边界框,或者说是保留这些边界框中最好的一个。 9. 断点训练 在用yolov5训练数据的过程中由于突发情况训练过程突然中断,从头训练耗时,想接着上次训练继续训练怎么办...