原文:YOLOv4檢測圖片添加置信度和計數

主要修改的image.c文件,在darknet目錄下直接ctrl f搜即可,然后打開,找到draw detections v 函數,加入用來計數的變量。 我的改法其實有點問題,如果置信度位數過多的話左上角第二行會重復。我懶的研究,直接把置信度位數改小,讓第二行蓋過它。 ...

2020-06-30 15:14 1 1683 推薦指數:

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目標檢測YOLOv4

一,YOLOv4原文翻譯   轉自:YOLOv4原文翻譯 - v4它終於來了!   論文原文:https://arxiv.org/abs/2004.10934  源碼:https://github.com/AlexeyAB/darknet 0 摘要   目前有很多可以提高CNN准確性的算法 ...

Mon Aug 02 07:53:00 CST 2021 0 200
yolov3輸出檢測圖片置信

前言 我們在進行圖片識別后需要進行進一步的處理,該文章會介紹:1.怎樣取消lables;2.輸出並保存(.txt)標記框的位置信息 一.去掉label 在darknet/src/image.c 收索draw_detections_v3 .在該函數對應目錄下進行修改 ...

Thu Jul 11 22:39:00 CST 2019 0 3552
(轉)YOLOv5的置信度閥值與iou閥值

conf_thres   Confidence Threshold,置信度閾值。   只顯示預測概率超過conf_thres的預測結果。   想讓YOLO只標記可能性高的地方,就把這個參數提高。 iou_thres Intersect over Union ...

Mon Nov 29 05:53:00 CST 2021 0 5972
目標檢測——yolov4預測及后處理

運用訓練好的模型進行目標檢測,模型輸出為中心點對grid的偏移,長寬相對於anchor的縮放比例以及類別 其維度為(b, 13, 13, 3, classes+5) 1. 根據(x, y, h, w)計算出預測框相對於原圖像的位置和大小 2. 獲取得分 3.非極大值抑制 ...

Thu Dec 10 06:52:00 CST 2020 0 1952
目標檢測——yolov4損失函數

損失函數 yolo損失分為3個部分類別損失、置信度損失、位置損失 1. 類別損失 只有有目標的地方才會有類別判斷,從而才會有類別損失,所以需要解決兩個問題:1.有目標的地方;2.類別損失 1.1有目標的地方:object_mask object_mask根據 y_true(真實值)確定 ...

Mon Dec 07 03:48:00 CST 2020 0 3161
目標檢測——yolov4模型搭建

yolov4的網絡模型主要分為4個部分 1. 主干特征提取網絡,CSPDarkent53 相比 yolov3的Darknet53, yolov4的CSPDarknet53網絡有如下特點 1.1 Msih激活函數 Mish激活函數在輸入是負值的時候並不是完全截斷,允許負梯度的流入 ...

Tue Dec 08 07:12:00 CST 2020 0 1135
目標檢測——yolov4模型評價

目標檢測模型的好壞通常用mAP和FPS來評價,一個代表准確度,一個代表速度。 mAP的評價指標確切的說無模型無關。 mAP--mean Average Precision. 我們用Precision表示模型預測的精度,即模型預測的所有正例中真正正例的比例 用recall表示模型的召回率 ...

Sat Dec 12 07:07:00 CST 2020 0 733
【python-opencv】繪圖(目標檢測框及其置信度等)

一些常見的參數,如下所示: img:您要繪制形狀的圖像 color:形狀的顏色。對於BGR,將其作為元組傳遞,例如:(255,0,0)對於藍色。對於灰度,只需傳遞標量值即可。 厚度:線 ...

Tue Jun 09 20:26:00 CST 2020 0 1367
 
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