前言 上一篇：从零开始Pytorch YOLOv 笔记 三 实现网络的前向传播 上一篇我们实现了根据预训练权重通过前向网络传播输出了一个torch.Size , , 的张量，其中 B 是指一批 batch 中图像的数量， 是每个图像中所预测的边界框的数量， 是指边界框属性的数量 x,y,w,h,conf,cls conf置信度，cls 的COCO数据集。 对应从零开始 PyTorch 项目：YOL ...
2022-03-16 14:28 0 1845 推荐指数：
本节翻译自：https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-4/ 前一节我们实现了网络的前向传播。这一节我们对检测输出设置目标置信度阈值和进行非 ...
在上一篇里我们实现了forward函数.得到了prediction.此时预测出了特别多的box以及各种class probability,现在我们要从中过滤出我们最终的预测box. 理解了yolov3的输出的格式及每一个位置的含义,并不难理解源码.我在阅读源码的过程中主要的困难在于对pytorch ...
前言 这是github上的一个项目YOLO_v3_tutorial_from_scratch，它还有相应的blog对其详细的解读。机器之心翻译了他的tutorial：从零开始PyTorch项目：YOLO v3目标检测实现。教程中的内容就不再赘述，写这篇博客的目的在于记录自己在学习这篇教程时的笔记 ...
1. 算法原理 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。 2. 3邻域情况下NMS的实现 3邻域情况下的NMS即判断一维数组I[W]的元素I[i](2<=i<=W-1)是否大于其左邻元素I ...
*20维矩阵。这个矩阵2000行表示有2000个框。20列为每一个框属于这20个类的score（置信度） ...
参考链接 ：NMS(非极大值抑制) NMS: non maximum suppression 翻译为“非极大值抑制”，为什么不翻译成最大值抑制呢？maximum可以翻译为“最大值”，也可以翻译成“极大值”，所以翻译成极大值或者最大值一定要看这个值的含义。 极大值和最大值的区别就是，极大值 ...
因为之前对比了RoI pooling的几种实现，发现python、pytorch的自带工具函数速度确实很慢，所以这里再对Faster-RCNN中另一个速度瓶颈NMS做一个简单对比试验。 这里做了四组对比试验，来简单验证不同方法对NMS速度的影响。 方法1：纯python语言实现：简介方便 ...
1. IoU(区域交并比) 计算IoU的公式如下图，可以看到IoU是一个比值，即交并比。 在分子中，我们计算预测框和ground-truth之间的重叠区域； 分母是并集区域，或者更简单地说，是预 ...
