看到一條這個,應該是計算基准box的。 ...
前期做數據可視化,發現標簽數據存在一些孤立點 噪聲點 ,影響kmeans聚類。 處理方法如下: 使用kmeans迭代 次得到聚類中心 計算所有數據到其聚類中心的歐式距離均值和方差 通過擬合正態分布,把到聚類中心距離大於均值 . 方差的點剔除訓練集 根據正態分布 . 面積算的 得到新的訓練集以及anchor 以上方法並不完全適應yolo計算anchor的需求 與yolo網絡本身有關 建議使用dark ...
2020-03-31 16:06 2 740 推薦指數:
看到一條這個,應該是計算基准box的。 ...
fast rcnn和rfcn中使用的都是默認的anchor box設置,都是9種,比例為0.5 、1、 2,大小為128、256、512。但我的數據集的gt框更小,需要找到適合我的數據集的anchor box尺寸。 yolo9000提出了用kmeans聚類算法來找到合適的anchor box尺寸 ...
YOLO(You only look once)是流行的目標檢測模型之一, 原版 Darknet 使用純 C 編寫,不需要安裝額外的依賴包,直接編譯即可。 CPU環境搭建 (ubuntu 18.04) 1.獲取圖像檢測訓練模型 下載好的darknet程序包如下圖所示 ...
tensorflow加載darknet訓練好的模型,並使用tensorflow重新訓練,輸出tensorflow ...
關於目標檢測其實我一直也在想下面的兩個論斷: Receptive Field Is Natural Anchor Receptive Field Is All You Need 只是一直沒有實驗。但是今天有人正式提出來了: https://github.com/becauseofAI ...
1、YOLO V4模型訓練的基本思路 所有機器學習涉及模型訓練,一般都有訓練集、驗證集、測試集,因此需要准備數據集。有了數據集,再調用訓練的算法,獲取訓練的結果。v3、v4模型訓練方法相同。 2、YOLO V4模型訓練的體驗 利用已有數據,體驗一下模型訓練的各個步驟 ...
目標檢測網絡(Faster RCNN、SSD、YOLO v2&v3等)中,均有先驗框的說法,Faster RCNN中稱之為anchor(錨點),SSD稱之為prior bounding box(先驗框),實際上是一個概念。Anchor設置的合理與否,極大的影響着最終模型檢測性能的好壞 ...
1快速訓練自己的目標 在 YOLO2 (2) 測試自己的數據 中記錄了完整的訓練自己數據的過程。 訓練時目標只有一類 car。 如果已經執行過第一次訓練,改過一次配置文件,之后仍然訓練同樣的目標還是只有一類 car,即可按如下過程快速實現。 1數據輸入 1 復制原始圖像到\darknet ...