) 的信息轉換為計算損失時使用的label。另一部分為損失函數計算的源碼。個人認為這兩部分比較難理解,所以想把 ...
一 前言 損失函數計算主要分析兩部分一部分是yolo head函數的分析另一部分為ignore mask的生成的分析。 二 重要細節分析 . 損失函數計算具體代碼及部分分析 . yolo head代碼分析 yolo head主要作用是將預測出的數據轉換為真實值。代碼如下: box真實值與預測值轉換公式及示意圖: 轉換代碼如下: 對於初學者這個圖也有一定的迷惑性質,可以把上圖的每個網格想象成feat ...
2019-04-11 23:24 2 8906 推薦指數:
) 的信息轉換為計算損失時使用的label。另一部分為損失函數計算的源碼。個人認為這兩部分比較難理解,所以想把 ...
(一)test_single_image.py 默認輸入圖片尺寸為[416,416]。 (二)get_kmeans.py 這里函數的主要作用是使用kmeans聚類產生若干個anchors中心,在訓練的時候使用這些作為一種先驗條件。這里的聚類主要是對目標檢測框的尺寸進行聚類 ...
參考Github源碼鏈接 Yolov3論文原文鏈接一,0二 Yolov3官網 最近在做Yolov3相關項目,看了很多資料。所以寫一篇總結體會,以便以后回顧查詢。 YOLO,即 You Only Look Once 的縮寫,是一個基於卷積神經網絡(CNN)的目標檢測 ...
YOLOv3使用了FPN的結構,所以很希望看一下他的訓練樣本構造部分,源碼來自於https://github.com/wizyoung/YOLOv3_TensorFlow,先看一下結構: 看一下訓練文件train.py: 這里不像我們以往把image和gt_box設置占位符而是直接設置 ...
以下信息均來自官網 ------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 損失函數的使用 損失函數(或稱目標函數、優化評分函數 ...
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1: 這里的30應該是限制了每幀圖像中目標的最大個數,個人認為 ...
Pytorch版本yolov3源碼閱讀 目錄 Pytorch版本yolov3源碼閱讀 1. 閱讀test.py 1.1 參數解讀 1.2 data文件解析 1.3 cfg文件解析 1.4 ...
文件夾; 首先分析一下目錄結構: - vscode默認從系統和${workspaceF ...