(1)就是有一批标注bbox数据,标注为左上角坐标和右下角坐标,将bbox聚类出几个类作为事先设置好的anchor的宽高,对应格式就是voc数据集标xml注格式即可。 代码提取标注数据里的宽高并用图像的宽高进行归一化: def load_dataset(path): dataset = [] for xml_file in glob.glob("{}/*xml".format(path))...
这通常包括调整锚点框(anchor boxes)的大小和数量,以及修改模型输出的类别数(对于车牌识别,通常只需要一个类别)。 python # 假设你已经克隆了YOLOv7的Git仓库 # 在配置文件中修改锚点框和类别数 # 例如,在 yolov7.yaml 文件中修改 anchors: [10,13, 16,30, 33,23, ...] # 根据车牌大小调整 nc: 1 #...
Step2:根据GT框与anchor的宽高比,过滤掉不合适的anchor Step3:选择GT框的中心网格以及最邻近的2个邻域网格作为正样本筛选区域(辅助头则选择周围4个邻域网格) YOLOX Step4:计算GT框与正样本IOU并从大到小排序,选取前10个值进行求和(P6前20个),并取整作为当前GT框的K值 Step5:根据损失函数计算每个GT框和候选ancho...
Duan等人在CornerNet的基础上构建了CenterNet框架,以提高准确性和召回率,并设计了两个对特征级噪声具有更强鲁棒性的自定义模块,但Anchor-Free方法是一个具有前两个关键点组合的过程,并且由于网络结构简单、处理耗时、速率低和测量结果不稳定,它不能满足麻鸭工业化养殖所需的高性能和高准确率的要求。 本文的工作使用了...
xy= (y[..., 0:2] * 2. - 0.5 + self.grid[i]) * self.stride[i]#xywh = (y[..., 2:4] * 2) ** 2 * self.anchor_grid[i].view(1, self.na, 1, 1, 2)#whclassif = y[..., 4:] y= torch.cat([xy, wh, classif], -1) ...
更一般地说,YOLOv7是一个基于 Anchor 点的模型,使用特征金字塔网络(FPN)[72]。作者介绍了YOLOv7-tiny和YOLOv7,分别是为边缘和普通GPU设计的P5模型,以及为云GPU设计的P6模型YOLOv7-W6。复合缩放方法应用于YOLOv7以导出YOLOv7-X,应用于YOLOv7-W6以导出YOLOv7-E6、YOLOv7-D6、YOLOv7-E6E,其中后者用Exten...
输入到 backbone 网络中,然后经 head 层网络输出三层不同 size 大小的 feature map,并输出预测结果,这里以 coco 为例子,输出为 80 个类别,然后每个输出(x ,y, w, h, o) 即坐标位置和是否存在物体的置信度,3 是指的 anchor 数量,因此每一层的输出为 (80+5) x 3 = 255再乘上 feature map 的大小就...
详细参见utils/loss.py 里面的 ComputeLossOTA 函数 配合 配置文件里的各部分的权重设置。 匹配策略 主要是参考了YOLOV5 和YOLOV6使用的当下比较火的simOTA. S1.训练前,会基于训练集中gt框,通过k-means聚类算法,先验获得9个从小到大排列的anchor框。(可选) S2.将每个gt与9个anchor匹配:Yolov5为分别计算它与9...
锚框机制:为了更准确地定位目标,YOLOv7引入了锚框(Anchor Box)机制。锚框是一组预设的矩形框,用于辅助模型在图像中搜索目标。通过合理设置锚框的大小和比例,YOLOv7能够更好地适应不同尺寸和形状的目标。 损失函数设计:YOLOv7的损失函数综合考虑了分类损失、定位损失和置信度损失,以确保模型在训练过程中能够全面优...