yolov5face的NMS代码如下: defnon_max_suppression_face(prediction, conf_thres=0.25, iou_thres=0.45, classes=None, agnostic=False, labels=()): """Performs Non-Maximum Suppression (NMS) on inference results Returns: detect...
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...
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%。
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) ...
下面2个图是没有进行NMS的预测框和有NMS的预测框,摘自链接博客; 下面这段摘录于链接博客: 得到最终的预测结果后还要进行得分排序与非极大抑制筛选。 得分筛选就是筛选出得分满足confidence置信度的预测框。 非极大抑制就是筛选出一定区域内属于同一种类得分最大的框。 得分筛选与非极大抑制的过程可以概括如下: 1、找...
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...
C->F 我们在这个阶段分别增加了IOU Loss,IOU Aware,Grid Sensitive这三个损失函数的改进。分别得到了0.5%, 0.6%, 0.3%的提升,将mAP提升到了42.8%,推理速度下降仍属于可接受范围内。 F->G 检测框的处理部分也是能提升性能的,通过增加Matrix NMS,mAP提高了0.6%。这个表格暂时不考虑NMS对推理时间的影响,在实际测...
c_ = int(c2 * e) # hidden channels self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv2 = Conv(c1, c_, 1, 1) self.cv3 = Conv(2 * c_, c2, 1) # act=FReLU(c2) self.m = nn.Sequential(*[Bottleneck(c_, c_, shortcut, g, e=1.0) for _ in range(n)]) ...