🌳IOU_Loss是根据IOU的损失函数:IOU_Loss = 1 - IOU 但是它存在一些缺点: (1)如果你的预测框和真实框完全不重合,那么你的IOU为0,没有办法呈现出你的预测框距离真实框有多远,损失函数不可导,导致无法进行优化。 (2)可能出现两个IOU一样,对应的2个框框的面积也一样,但是相交情况完全不一样,那么IOU_Loss将...
公式:silu(x)=x∗σ(x),where σ(x) is the logistic sigmoid. Silu函数处处可导,且连续光滑。Silu并非一个单调的函数,最大的缺点是计算量大。 2.2 C3模块 C3其结构作用基本相同均为CSP架构,只是在修正单元的选择上有所不同,其包含了3个标准卷积层,数量由配置文件yaml的n和depth_multiple参数乘积决定。该...
non_max_suppression函数的输入参数包括预测结果pred、置信度阈值conf_thres、IOU(交并比)阈值iou_thres、类别classes、是否进行类别无关的NMSagnostic_nms,以及最大检测数max_det。该函数的输出是经过NMS筛选后的预测结果。 第二行代码更新了计时器,记录了NMS操作所用的时间。 4.6.4 预测过程 # Process predictions# ...
path, make_divisible, non_max_suppression, scale_coords, xywh2xyxy, xyxy2xywh) # 定义了一些常用的工具函数 from utils.plots import Annotator, colors, plot_one_box # 定义了Annotator类,可以在图像上绘制矩形框和标注信息 from utils.torch_utils import time_sync # 定义了一些与PyTorch有关的工具函数...
函数non_max_suppression在我的另一篇文章中有介绍,连接如下。这篇文章讲的是yolov5的non_max_suppression与这里的相差不大,只是多了一个logits参数。 飞扬青春:Yolov5 输出函数解析 forward函数介绍: 1.调用模型与后处理 这里输出的prediction为每个边框的信息, ...
check_anchor函数的流程大概是:先判断锚框是否符合要求(判断条件bpr / aat,大于0.98就不会更新),然后利用k-mean聚类更新锚框。 3. 超参数进化——遗传算法调优(GA) 3.1 what是GA 遗传算法是利用种群搜索技术将种群作为一组问题解,通过对当前种群施加类似生物遗传环境因素的选择、交叉、变异等一系列的遗传操作来产...
pred = non_max_suppression(pred, opt.conf_thres, opt.iou_thres, fast=True, classes=opt.classes, agnostic=opt.agnostic_nms) t2 = torch_utils.time_synchronized() # 进行分类 if classify: pred = apply_classifier(pred, modelc, img, im0s) ...
非极大值抑制(Non-maximal suppression,NMS)可以用来修正这些多重检测。非最大抑制对于YOLO的性能的影响不像对于R-CNN或DPM那样重要,但也能增加2−3%的mAP。 局限性 (1)对于图片中一些群体性小目标检测效果比较差。因为yolov1网络到后面感受野较大,小目标的特征无法再后面7×7的grid中体现,针对这一点,yolov2...
pred=model(img)[0]# ApplyNMSpred=non_max_suppression(pred,conf_thres,iou_thres)# Process detectionsfori,detinenumerate(pred):# detections per imageifdet is not None andlen(det):# Rescale boxes from img_size to im0 size det[:,:4]=scale_coords(img.shape[2:],det[:,:4],showimg.shap...
pred = non_max_suppression(pred, conf_thres, iou_thres, classes, agnostic_nms, max_det=max_det)# Second-stage classifier (optional)# pred = utils.general.apply_classifier(pred, classifier_model, im, im0s)# Process predictionsfori, detinenumerate(pred):# per imageseen +=1ifwebcam:# ba...