看到一条这个,应该是计算基准box的。 ...
前期做数据可视化,发现标签数据存在一些孤立点 噪声点 ,影响kmeans聚类。 处理方法如下: 使用kmeans迭代 次得到聚类中心 计算所有数据到其聚类中心的欧式距离均值和方差 通过拟合正态分布,把到聚类中心距离大于均值 . 方差的点剔除训练集 根据正态分布 . 面积算的 得到新的训练集以及anchor 以上方法并不完全适应yolo计算anchor的需求 与yolo网络本身有关 建议使用dark ...
2020-03-31 16:06 2 740 推荐指数:
看到一条这个,应该是计算基准box的。 ...
fast rcnn和rfcn中使用的都是默认的anchor box设置,都是9种,比例为0.5 、1、 2,大小为128、256、512。但我的数据集的gt框更小,需要找到适合我的数据集的anchor box尺寸。 yolo9000提出了用kmeans聚类算法来找到合适的anchor box尺寸 ...
YOLO(You only look once)是流行的目标检测模型之一, 原版 Darknet 使用纯 C 编写,不需要安装额外的依赖包,直接编译即可。 CPU环境搭建 (ubuntu 18.04) 1.获取图像检测训练模型 下载好的darknet程序包如下图所示 ...
tensorflow加载darknet训练好的模型,并使用tensorflow重新训练,输出tensorflow ...
关于目标检测其实我一直也在想下面的两个论断: Receptive Field Is Natural Anchor Receptive Field Is All You Need 只是一直没有实验。但是今天有人正式提出来了: https://github.com/becauseofAI ...
1、YOLO V4模型训练的基本思路 所有机器学习涉及模型训练,一般都有训练集、验证集、测试集,因此需要准备数据集。有了数据集,再调用训练的算法,获取训练的结果。v3、v4模型训练方法相同。 2、YOLO V4模型训练的体验 利用已有数据,体验一下模型训练的各个步骤 ...
目标检测网络(Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等)中,均有先验框的说法,Faster RCNN中称之为anchor(锚点),SSD称之为prior bounding box(先验框),实际上是一个概念。Anchor设置的合理与否,极大的影响着最终模型检测性能的好坏 ...
1快速训练自己的目标 在 YOLO2 (2) 测试自己的数据 中记录了完整的训练自己数据的过程。 训练时目标只有一类 car。 如果已经执行过第一次训练,改过一次配置文件,之后仍然训练同样的目标还是只有一类 car,即可按如下过程快速实现。 1数据输入 1 复制原始图像到\darknet ...