yolo --- 核心思想
把待检测图片分成一个个小格,每个小格作为中心点得到两个候选框,每个小格算出一个confidence(置信度),置信度大于阈值的小格对应两个候选框都有一个IOU,去掉IOU低的那个,对高IOU的候选框进行微调,最终得到物体的检测框。
每个格子都有30个值,第1~5个值是第一个候选框的左上角坐标及长宽、置信度,第6~10个值是第二个候选框的,第11~30是候选类别概率,比如狗的概率、车的概率,如下:
重合的框只保留置信度最高的
把待检测图片分成一个个小格,每个小格作为中心点得到两个候选框,每个小格算出一个confidence(置信度),置信度大于阈值的小格对应两个候选框都有一个IOU,去掉IOU低的那个,对高IOU的候选框进行微调,最终得到物体的检测框。
每个格子都有30个值,第1~5个值是第一个候选框的左上角坐标及长宽、置信度,第6~10个值是第二个候选框的,第11~30是候选类别概率,比如狗的概率、车的概率,如下:
重合的框只保留置信度最高的
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