一,YOLOv4原文翻译 转自:YOLOv4原文翻译 - v4它终于来了! 论文原文:https://arxiv.org/abs/2004.10934 源码:https://github.com/AlexeyAB/darknet 0 摘要 目前有很多可以提高CNN准确性的算法 ...
主要修改的image.c文件,在darknet目录下直接ctrl f搜即可,然后打开,找到draw detections v 函数,加入用来计数的变量。 我的改法其实有点问题,如果置信度位数过多的话左上角第二行会重复。我懒的研究,直接把置信度位数改小,让第二行盖过它。 ...
2020-06-30 15:14 1 1683 推荐指数:
一,YOLOv4原文翻译 转自:YOLOv4原文翻译 - v4它终于来了! 论文原文:https://arxiv.org/abs/2004.10934 源码:https://github.com/AlexeyAB/darknet 0 摘要 目前有很多可以提高CNN准确性的算法 ...
前言 我们在进行图片识别后需要进行进一步的处理,该文章会介绍:1.怎样取消lables;2.输出并保存(.txt)标记框的位置信息 一.去掉label 在darknet/src/image.c 收索draw_detections_v3 .在该函数对应目录下进行修改 ...
conf_thres Confidence Threshold,置信度阈值。 只显示预测概率超过conf_thres的预测结果。 想让YOLO只标记可能性高的地方,就把这个参数提高。 iou_thres Intersect over Union ...
运用训练好的模型进行目标检测,模型输出为中心点对grid的偏移,长宽相对于anchor的缩放比例以及类别 其维度为(b, 13, 13, 3, classes+5) 1. 根据(x, y, h, w)计算出预测框相对于原图像的位置和大小 2. 获取得分 3.非极大值抑制 ...
损失函数 yolo损失分为3个部分类别损失、置信度损失、位置损失 1. 类别损失 只有有目标的地方才会有类别判断,从而才会有类别损失,所以需要解决两个问题:1.有目标的地方;2.类别损失 1.1有目标的地方:object_mask object_mask根据 y_true(真实值)确定 ...
yolov4的网络模型主要分为4个部分 1. 主干特征提取网络,CSPDarkent53 相比 yolov3的Darknet53, yolov4的CSPDarknet53网络有如下特点 1.1 Msih激活函数 Mish激活函数在输入是负值的时候并不是完全截断,允许负梯度的流入 ...
目标检测模型的好坏通常用mAP和FPS来评价,一个代表准确度,一个代表速度。 mAP的评价指标确切的说无模型无关。 mAP--mean Average Precision. 我们用Precision表示模型预测的精度,即模型预测的所有正例中真正正例的比例 用recall表示模型的召回率 ...
一些常见的参数,如下所示: img:您要绘制形状的图像 color:形状的颜色。对于BGR,将其作为元组传递,例如:(255,0,0)对于蓝色。对于灰度,只需传递标量值即可。 厚度:线 ...