原文:YOLO v2 損失函數源碼分析

損失函數的定義是在region layer.c文件中,關於region層使用的參數在cfg文件的最后一個section中定義。 首先來看一看region layer 都定義了那些屬性值: 注 : 這里的 應該是限制了每幀圖像中目標的最大個數,個人認為應該和 注 相關,但這里設為了定值 注 : 應該和注 相關,即再調用make region layer方法之前定義,並將后面的 都替換成 l.max ...

2017-08-25 19:50 2 10605 推薦指數:

查看詳情

YOLO V2 代碼分析

先介紹YOLO[轉]: 第一個顛覆ross的RCNN系列,提出region-free,把檢測任務直接轉換為回歸來做,第一次做到精度可以,且實時性很好。 1. 直接將原圖划分為SxS個grid cell,如果有物體的中心落到這個格子里那么這個格子的gt就是這個物體。 2. 每個格子被指定的gt需要 ...

Mon Jul 02 10:42:00 CST 2018 0 5390
源碼解讀】YOLO v3 訓練 - 05 損失函數loss

摘要   在損失函數計算的過程中,需要對模型的輸出即 feats進行相關信息的計算。 ---- 在yolo_head中   當前小網格相對於大網格的位置(也可以理解為是相對於特征圖的位置)   loss的計算時每一層結果均與真值進行誤差的累加計算。   YOLO v3的損失函數v ...

Tue Apr 28 23:59:00 CST 2020 1 5443
yolo v2記錄

  這里主要從輸入數據增量、新增層和檢測層的處理三個方面來說下v2版本,文中使用的參數和數值為代碼中默認值並以voc數據集為例來說明的。 一.輸入數據處理   V2版本處理具有前一個版本對數據增量處理方式外,還新增了對輸入圖像的色度、飽和度、曝光的處理,這三個分量都采用了和jitter類似 ...

Fri Dec 01 08:07:00 CST 2017 0 1372
yolo v2使用總結

以下都是基於yolo v2版本的,對於現在的v3版本,可以先clone下來,再git checkout回v2版本。 玩了三四個月的yolo后發現數值相當不穩定,yolo只能用來小打小鬧了。 v2訓練的權重用v3做預測,結果不一樣。 我的環境是 window 10 ...

Fri Mar 30 02:46:00 CST 2018 0 3787
目標檢測之YOLO V2 V3

YOLO V2 YOLO V2是在YOLO的基礎上,融合了其他一些網絡結構的特性(比如:Faster R-CNN的Anchor,GooLeNet的\(1\times1\)卷積核等),進行的升級。其目的是彌補YOLO的兩個缺陷: YOLO中的大量的定位錯誤 和基於區域推薦的目標檢測 ...

Wed Mar 06 10:00:00 CST 2019 1 2591
yolov1, yolo v2yolo v3系列

  目標檢測模型主要分為two-stage和one-stage, one-stage的代表主要是yolo系列和ssd。簡單記錄下學習yolo系列的筆記。 1 yolo V1    yolo v1是2015年的論文 you only look once:unified,real-time ...

Thu Oct 24 06:49:00 CST 2019 0 1504
Darknet windows移植(YOLO v2)

Darknet windows移植 代碼地址: https://github.com/makefile/darknet 編譯要求: VS2013 update5 及其之后的版本(低版本對C++標准 ...

Tue Aug 22 05:40:00 CST 2017 0 6953
YOLO V2論文理解

概述 YOLO(You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection)從v1版本進化到了v2版本,作者在darknet主頁先行一步放出源代碼,論文在我們等候之下終於在12月25日發布出來。 新的YOLO版本論文全名叫“YOLO ...

Sat Mar 02 00:10:00 CST 2019 0 746
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM