常用的损失函数包括目标分类损失和目标定位损失。 5.Anchor-free方法:近年来,一些单阶段目标检测方法开始采用无锚点(anchor-free)的设计,避免了传统方法中需要预定义锚点的缺点,简化了模型结构。 NMS(Non-Maximum Suppression)是一种常用的目标检测算法中的后处理步骤,用于消除重叠的边界框并选择最佳的边界框。在目标检...
2、获取每一个框中最大置信度的物体,判定是否大于设定阈值 3、对一张图上所有获取的物体框做NMS void YoloInference::nms(std::vector<Detection>& res, float* output, float conf_thresh, float nms_thresh, cv::Mat img_ori) { cv::Mat result = cv::Mat(classes.size()+4, anchor_output_num, C...
而YOLOv8则是抛弃了Anchor-Base方法使用Anchor-Free方法,找到了一个替代边长比例的匹配方法,TaskAligned。 为与NMS搭配,训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则: 正常对齐的Anchor应当可以预测高分类得分,同时具有精确定位; 不对齐的Anchor应当具有低分类得分,并在NMS阶段被抑制。基于上述两个目标,TaskAligned设计了一...
在目标检测中，样本的匹配和标签分配是至关重要的环节。YOLOv5早期版本曾采用MaxIOU作为标签分配的方法，但实践中发现，直接使用边长比也能达到类似的效果。而YOLOv8则摒弃了Anchor-Base方法，转而采用Anchor-Free方法，并引入了TaskAligned作为边长比例的替代匹配策略。为了与NMS（非极大值抑制）配合使用，训练过程中的A...
基于前处理过程,将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度,然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。有一个特别注意的点:YOLOv5 中采用的 Batch shape 推理策略,在 YOLOv8 推理中暂时没有开启,不清楚后面是否会开启,在 MMYOLO 中快速测试了下,如果开启 Batch shape 会涨大概 0.1~0.2。
锚框在早期YOLO模型中是一个棘手的问题,因为它们可能无法准确反映目标数据集的分布。YOLOv8通过无锚检测减少了框预测的数量,从而加速了非最大抑制(NMS)这一复杂的后处理步骤。 上图展示了YOLOv5的检测头。相比之下,YOLOv8在检测头上进行了改进,采用了新的卷积方式。其中,stem的第一个6x6conv被替换为3x3conv,主要...
(2)NMS非极大值抑制 (3)画框 总结 前言 因部署jetson nano需要,以yolov5为例提供一种tensorRT加速推理的实例。python训练出来的神经网络权重文件pt如果想要应用到实际设备上,需要进行权重文件的转换工作:pt -> onnx -> engine(TensorRT),加载engine文件可以更流畅的运行推理,这在预测模型移植到小型设备上是有必要的...
Anchor-free的优势是什么?——Anchor-free模型则摒弃或是绕开了锚的概念,用更加精简的方式来确定正负样本,同时达到甚至超越了两阶段anchor-based的模型精度,并拥有更快的速度。 为与NMS(non maximum suppression非最大抑制)搭配,训练样例的Anchor分配需要满足以下两个规则:——设计TaskAligned这个规则初衷 ...
6.Anchor-Free无锚检测 7.模型采用新的损失函数 YOLOv8也能有效支持各种输出格式，并且它可以在 CPU和 GPU上运行 YOLOv8的整体架构 由于YOLOv8 是一个无锚模型，也就是说，该方法可以直接预测目标的中心，而非锚定框架的偏差。由于 box预测的数目被降低，这个新的算法可以加快一个非常复杂的推论过程- NMS。YOLO...
NMS算法根据置信度对所有边界框进行排序,然后从置信度最高的框开始,逐步去除与该框重叠度高于设定阈值的框。 综上所述,YOLOv8 Anchor-Free的计算方式主要包括特征提取、网格划分、目标检测、边界框预测、目标类别预测和非极大值抑制等步骤。通过卷积神经网络提取特征,并通过检测头部预测边界框和目标类别,实现对图像中...