YOLO V3论文理解
YOLO3主要的改进有：调整了网络结构；利用多尺度特征进行对象检测；对象分类用Logistic取代了softmax。 1.Darknet-53 network在论文中虽然有给网络的图，但我还是简单说一下。这个网络主要是由一系列的1x1和3x3的卷积层组成（每个卷积层后都会跟一个BN层和一个 ...
原文：Yolo V3理解bbox和label的关系
假如一个bbox坐标为： 第一步：将bbox转换为中心坐标和宽高形式 种缩放比例进行缩放 那么onehot: ........ ,当然还可以平滑 计算bbox的中心坐标和宽高 . . 宽高为 所以bbox的宽高中心坐标为 . . 然后根据缩放比例 进行缩放 缩放后的 组坐标为 . . . . . . . . . . . . 第二步：anchors中心和宽高获取 anchors的中心坐标和宽高总共 ...
2020-01-10 14:58 0 1425 推荐指数：
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YOLO V3 原理
基本思想V1： 将输入图像分成S*S个格子，每隔格子负责预测中心在此格子中的物体。 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score)，以及C个类别概率。 bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度，均被 ...
yolo系列之yolo v3【深度解析】
yolo系列之yolo v3【深度解析】 版权申明：转载和引用图片，都必须经过书面同意。获得留言同意即可本文使用图片多为本人所画，需要高清图片可以留言联系我，先点赞后取图这篇博文比较推荐的yolo v3代码是qwe的keras版本，复现比较容易，代码相对来说比较容易理解。同学们可以结合代码 ...
YOLO V3 错误总结
问题1 TypeError: function takes exactly 1 argument (3 given) 报错说PIL库中的函数只接收到一个参数，应该给三个，自己在这里记录下解决方法，出错的地方在yolo.py中，在yolo中在测试时需要对检测到的区域进行画出标记框和类别 ...
YOLO V3 loss为Nan
之前在用yolo v3训练自己的数据集的时候，会出现loss=nan的情况。这边给出一点解决方法。 1.查看是否为代码问题，在计算损失时是否出现负数，分母为0等情况。 2.检查数据集文件是否标识正确。 3.每一次batch，打印一次loss，检查是否出现梯度爆炸的情况。若有loss=inf ...
YOLO v3算法介绍
图片来自https://towardsdatascience.com/yolo-v3-object-detection-with-keras-461d2cfccef6 数据前处理 输入的图片维数：(416, 416, 3) 输入的图片标注：$[(x_1, y_1, x_2, y_2 ...