最后的置信度预测值表示预测框和任何真实框的交并集。 每个网格单元预测C个类别概率置信度。这些概率是在网格单元上包含物体置信度的概率。无论框B的数量是多少,我们在每个网格单元预测一系列类别概率。 在测试时,我们使用类别概率置信度乘以每个框置信度预测值, 这给了我们每个框特定类别的置信度。这些分数对出现在...
论文笔记:You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection 简述 这是YOLO算法的第一个版本。 作者先简单介绍了之前对目标识别的相关算法,比如利用滑动窗口的算法,还有R-CNN算法。 但是作者说,这两种方法都太慢,并且难以优化。 作者认为YOLO算法十分简单,将目标检测问题处理成回归问题,用一个卷积神经网络结...
使用我们的系统,你只需要看一遍("only look once", YOLO)图片就能预测出物体的类别和位置。 YOLO非常简单:见图1。一个简单的卷积网络同时预测多个边界框以及其每一个对应的分类类别概率。YOLO是对完整图像进行训练并且直接优化检测效果的。这种统一的模型相比传统的目标检测模型有几个优点。 图1:YOLO目标检测系统。...
We reframe object detection as a single regression problem, straight from image pixels to bounding box coordinates and class probabilities. Using our system, you only look once (YOLO) at an image to predict what objects are present and where they are. 我们将目标检测重新看作单一的回归问题,直接...
我们将目标检测的独立组件整合到一个单一的神经网络中。我们的网络使用整张图像的特征预测每个边界框,同时它还可以同时预测所有类的所有边界框。这意味着我们的网络在整个图像和图像的所有目标的检测依据是全局的。 YOLO的设计使得在保持较高的平局精度的同时可以进行端到端的训练和实时的加速。
与最先进的检测系统相比，YOLO在本地化方面产生更多的错误，但较少预测背景上的误报。YOLO对对象的一般表示有着深刻的理解，能够从自然图像推广到其他领域，如艺术品，表现出优于其他检测方法的性能。人类一眼就能判断图像中的物体及其位置，而快速、准确的目标检测算法将使计算机在没有专用传感器的情况下...
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection(YOLOv1)论文学习笔记 摘要: 提出了YOLO,将目标检测归为了回归问题,可以在完整图像中进行预测框和类别概率的计算,YOLO是一个端到端的预测框架 非常快,可以达到45fps,而对于更小的版本,Fast YOLO,可以达到155fps,且依旧保持较高的mAP 相比其他预测框架,YO...
为避免过度拟合,我们使用了丢失和大量数据扩充。 在第一个连接层之后,速率= .5的丢失层阻止了层之间的共同适应[18]。 对于数据增强,我们引入了高达原始图像大小20%的随机缩放和翻译。 我们还在HSV颜色空间中随机调整图像的曝光和饱和度达1.5倍。
演算如下是[translate] aThe world is so big and life iThe world is so big and life is such short.Please do your best to live 世界是,因此大和生活iThe世界是,很大和生活是这样短小。请做您最佳居住[translate] ayou only love once 您一次只爱[translate]...