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种anchor的宽与宽的比值(较大的宽除以较小的宽,比值大于1,下面的高同样操作)、高与高的比值,在宽比值、高比值这2个比值中,取最大的一个比值,若这个比值...
误区三:忽视锚框(Anchor Box)设置 锚框是YOLO系列算法中的关键组件,用于辅助模型定位目标位置。然而,很多用户在使用YOLOv7时直接采用默认锚框设置,未针对自己的数据集进行相应调整,导致模型定位精度不佳。 解决方法: 针对自己的数据集特点,通过K-means等聚类算法重新计算锚框尺寸。同时,根据实际需求调整锚框数量和宽...
yolov5基于anchor based,在开始训练前,会基于训练集中gt(ground truth 框),通过k-means聚类算法,先验获得9个从小到大排列的anchor框。先将每个gt与9个anchor匹配(以前是IOU匹配,yolov5中变成shape匹配,计算gt与9个anchor的长宽比,如果长宽比小于设定阈值,说明该gt和对应的anchor匹配) 如上图为yolov5的网络架构,...
锚框(Anchor Box)是YOLO系列算法中的核心概念之一。合理设置锚框尺寸,有助于提高模型的检测精度。你可根据数据集的特点,通过K-means等算法对锚框尺寸进行优化。 多尺度训练 多尺度训练(Multi-scale Training)能够增强模型对不同尺寸目标的检测能力。在训练过程中,随机调整输入图像的尺寸,使模型适应各种分辨率的输入...
(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 = [] ...
YOLOV7的核心思路是建立在YOLV5的基础上，通过ELAN和MP结构替换原有的组件，引入了Silu激活函数。ELAN通过控制梯度路径增强网络学习能力，而MP则创新性地结合了max pooling和stride=2的conv，以提高性能。检测头部分保持了anchor based结构，但未采用YOLOX和YOLOV6的解耦头，使用了SPPCSPC、ELAN-W和MP等...
The model employs the K-means + + algorithm to adjust the anchor box sizes across datasets, thereby enhancing the extraction of features for different defects. Furthermore, the D-SPPCSPC module is employed to enhance defect detection and reduce model parameters. Additionally, the CIoU ...
First, the original YOLOv7 anchor frame information is updated by the K-Means algorithm to generate anchor frame sizes and ratios suitable for the underwater target dataset; second, we use the PConv (Partial Convolution) module instead of part of the standard convolution in the multi...
Firstly, the K-means + + algorithm is utilized to generate anchor boxes suitable for small targets. Secondly, the YOLOv7-BFAW model is proposed. This method incorporates a series of improvements to YOLOv7, including the integration of a BBF residual structure based on BiFormer and...
1.用 K-means++对先验框进行重聚类 改进了一种适合小目标的方法，首先使先验框总数增加到12，然后使用...