上图就是YOLO v4的最终版本。其在主干网络上的部分模块进行了改进,使得网络更加复杂。并且三个侦测头的顺序与YOLO v3截然相反。网络浅层输出的是小目标,最后输出大目标。因为当我们输出的目标框越大,就需要偏移量更准确,从而要求模型的能力更高。 SPP模块增加感受野 YOLOV4中增加了SPP模块,其作用是增加感受野,融合...
我们前面知道在YOLOv3中,特征提取网络使用的是Darknet53,而在YOLOv4中,对Darknet53做了一点改进,借鉴了CSPNet,CSPNet全称是Cross Stage Partial Networks,也就是跨阶段局部网络。CSPNet解决了其他大型卷积神经网络框架Backbone中网络优化的梯度信息重复问题,将梯度的变化从头到尾地集成到特征图中,因此减少了模型的参数量...
因为工作原因,项目中经常遇到目标检测的任务,因此对目标检测算法会经常使用和关注,比如Yolov3、Yolov4、Yolov5、Yolox算法。 当然,实际项目中很多的第一步,也都是先进行目标检测任务,比如人脸识别、多目标追踪、REID、客流统计等项目。因此目标检测是计算机视觉项目中非常重要的一部分。 从2018年Yolov3年提出的两年后...
1 人赞同了该回答 yolov5 损失函数 yolov4 一样,分类和置信度使用BCE(不过是BCEWithLogitsLoss),坐标回归损失使用 CIOU。 不过,yolov5 正负样本分配和 v4有点区别,如下面,多了一些正样本而已。 发布于 2022-03-28 16:50 赞同1添加评论 分享收藏喜欢收起 更多回答 sdff...
4. YOLOv3:进一步改进了YOLO系列,通过一系列增量更新提升了性能。 5. Tiny YOLOv3:针对资源受限环境设计的轻量级版本,实现了较小的模型大小和较快的运行速度。 6. YOLOv4:在保持实时性能的同时,优化了速度和精度的平衡。 7. YOLOv5:继续推动YOLO系列的发展,提供了更强大的功能和更高的性能。
目标检测任务关注于定位目标、测量目标大小以及识别目标类别。准确度评估需综合考虑目标定位、边界框精确度和类别识别的一致性。损失函数则衡量神经网络预测与期望标签的差异，以优化模型性能。yolov5网络损失函数包括矩形框损失、置信度损失和分类损失，通过加权和计算总损失。yolov5使用CIOU loss计算矩形框损失...
YOLOv5是YOLO系列的最新版本,相比于之前版本,YOLOv5采用了一系列的改进措施,包括使用CSPDarknet53作为主干网络,引入FPN结构进行多尺度特征融合,采用PANet结构替代YOLOv3的FPN,引入类似于ATSS的自适应采样等。YOLOv5还提供了多种不同大小的预训练模型,以适配不同场景的目标检测任务。 2.YOLOv4: YOLOv4是YOLO系列的第...
具体分析这些算法，可以从其核心原理与实现代码两方面进行。每一代YOLO算法在前代的基础上，引入了新的技术优化，例如改进的锚点生成策略、更有效的多尺度特征融合以及更精确的边界框预测。例如，YOLOv3首次引入了锚点（Anchor）的概念，通过预定义不同大小和比例的锚点，对目标进行初步定位。而YOLOv4则...