先介绍YOLO[转]: 第一个颠覆ross的RCNN系列,提出region-free,把检测任务直接转换为回归来做,第一次做到精度可以,且实时性很好。 1. 直接将原图划分为SxS个grid cell,如果有物体的中心落到这个格子里那么这个格子的gt就是这个物体。 2. 每个格子被指定的gt需要 ...
损失函数的定义是在region layer.c文件中,关于region层使用的参数在cfg文件的最后一个section中定义。 首先来看一看region layer 都定义了那些属性值: 注 : 这里的 应该是限制了每帧图像中目标的最大个数,个人认为应该和 注 相关,但这里设为了定值 注 : 应该和注 相关,即再调用make region layer方法之前定义,并将后面的 都替换成 l.max ...
2017-08-25 19:50 2 10605 推荐指数:
先介绍YOLO[转]: 第一个颠覆ross的RCNN系列,提出region-free,把检测任务直接转换为回归来做,第一次做到精度可以,且实时性很好。 1. 直接将原图划分为SxS个grid cell,如果有物体的中心落到这个格子里那么这个格子的gt就是这个物体。 2. 每个格子被指定的gt需要 ...
摘要 在损失函数计算的过程中,需要对模型的输出即 feats进行相关信息的计算。 ---- 在yolo_head中 当前小网格相对于大网格的位置(也可以理解为是相对于特征图的位置) loss的计算时每一层结果均与真值进行误差的累加计算。 YOLO v3的损失函数与v ...
这里主要从输入数据增量、新增层和检测层的处理三个方面来说下v2版本,文中使用的参数和数值为代码中默认值并以voc数据集为例来说明的。 一.输入数据处理 V2版本处理具有前一个版本对数据增量处理方式外,还新增了对输入图像的色度、饱和度、曝光的处理,这三个分量都采用了和jitter类似 ...
以下都是基于yolo v2版本的,对于现在的v3版本,可以先clone下来,再git checkout回v2版本。 玩了三四个月的yolo后发现数值相当不稳定,yolo只能用来小打小闹了。 v2训练的权重用v3做预测,结果不一样。 我的环境是 window 10 ...
YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基础上,融合了其他一些网络结构的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷积核等),进行的升级。其目的是弥补YOLO的两个缺陷: YOLO中的大量的定位错误 和基于区域推荐的目标检测 ...
目标检测模型主要分为two-stage和one-stage, one-stage的代表主要是yolo系列和ssd。简单记录下学习yolo系列的笔记。 1 yolo V1 yolo v1是2015年的论文 you only look once:unified,real-time ...
Darknet windows移植 代码地址: https://github.com/makefile/darknet 编译要求: VS2013 update5 及其之后的版本(低版本对C++标准 ...
概述 YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)从v1版本进化到了v2版本,作者在darknet主页先行一步放出源代码,论文在我们等候之下终于在12月25日发布出来。 新的YOLO版本论文全名叫“YOLO ...