YOLOv1算法小记目录YOLO算法小记一、检测算法的发展1.没有CNN之前:two-stage2.有了CNN之后:RCNN结构(end-to-end)二、One-Stage检测算法的设计思想三、Yolo v1:一次伟大的尝试1.YOLOv1步骤2.损失函数3.优缺点一、检测算法的发展 1.没有CNN之前:two-stage输入一张图片(黑白)→生成region p
对于只有单目标的目标识别,训练集就是这样制作的,对应每一个图片X,都有目标标签Y,Y中包含了我们所需要的元素。 2.损失函数 给定标签为Y,预测标签为 ,那么损失函数可定义为 .如果采用平方误差法 ,y1=1. ,y1=0.也就是当图像中有类别时,损失函数是所有值的平方差和,如果只是背景,损失函数就是pc的平方差和。
损失函数优化:针对分割任务,选择合适的损失函数(如Dice Loss、IoU Loss等),并调整其权重以优化模型性能。 剪枝和量化: 模型剪枝:移除对模型性能贡献较小的权重和神经元,减少模型大小和计算量。 模型量化:将模型权重从高精度(如32位浮点数)转换为低精度(如8位整数),以减少模型大小和加速推理过程。 四、在YOLOv8...
损失函数的设计也是YOLOv8-seg的一大亮点。YOLOv8-seg在分类分支中使用了二值交叉熵损失(BCELoss),而在边界框回归分支中则采用了分布焦点损失(DFL)和CIoU损失的组合。这一设计旨在使网络模型快速聚焦到标签附近的数值,从而提高目标检测的准确性。在输入端,YOLOv8-seg的默认输入图像尺寸为640x640,但在实际应用中,...
CloU损失函数的引入使得YOLOv8-seg在训练过程中能够有效地降低定位误差,从而提升模型的整体性能。值得一提的是,YOLOv8-seg在实时检测方面的表现尤为突出。通过SPPF(Spatial Pyramid Pooling Fast)模块的引入,YOLOv8-seg能够在保持高精度的同时,显著提高模型的计算速度。这一模块通过对特征图进行多尺度池化,增强了模型...
最后,YOLOV8-seg还使用了MPDIoU(Multi-Point Distance Intersection over Union)损失函数替代了CIoU损失函数。这一改进旨在进一步提高模型的定位精度和泛化能力,使其在面对复杂场景时能够更好地适应不同的目标特征和背景变化。总的来说,YOLOV8-seg算法在原有YOLO系列的基础上,通过引入多种新技术和改进措施,成功实现了...
YOLOv8-seg的创新之处还在于其对损失函数的优化,MPDIoU损失函数通过考虑目标框的重叠度和中心点距离,能够更全面地评估模型的预测效果。这一损失函数的引入,使得模型在训练过程中能够更好地学习到目标的空间关系,从而提高了检测的准确性。 在实验中,YOLOv8-seg在多个数据集上表现出色,尤其是在复杂的水面环境中,其检...
12、在yolov8-seg-p2-c2f_dcn-gam模型的基础上,采用siou损失函数替代原有的ciou损失函数,获得yolov8-seg-p2-c2f_dcn-gam-siou模型,即为增值税发票图像内容分割模型。 13、优选地,所述c2f_dcn模块具体为:所述c2f_dcn模块采用了dcn_bottleneck结构,dcn_bottleneck结构包含两层可变形卷积层,按顺序连接后进行叠...
23、2、通过引入iou(intersection over union)损失函数来量化掩码的预测效果,将iou值作为一个附加的损失项纳入到总损失函数中,直接优化模型在边界和重叠区域的预测性能,有效提升了芯片表面缺陷的整体分割性能,使得模型在实际应用中能够更加准确地识别和定位各种类型的缺陷,提高了更高质量的检测结果。完整...
在训练过程中,YOLOv8-seg使用了一种新的损失函数,这种损失函数在处理目标分割时,能够更好地平衡分类和回归的损失,从而提高模型的整体性能。通过对损失函数的优化,YOLOv8-seg能够在复杂的背景下,准确地分割出目标的边界,确保检测结果的高质量。 YOLOv8-seg在性能上也有显著提升,相比于前代模型,它在检测精度和执行速...