08 2017 档案
摘要:非极大抑制,是在对象检测中用的较为频繁的方法,当在一个对象区域,框出了很多框,那么如下图: 上图来自这里 目的就是为了在这些框中找到最适合的那个框.有以下几种方式: 1 nms 2 soft-nms 3 softer-nms 1. nms 主要就是通过迭代的形式,不断的以最大得分的框去与其他框做io
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摘要:接着扯YOLO v2 相比较于YOLO v1,作者在之前模型上,先修修补补了一番,提出了YOLO v2模型。并基于imagenet的分类数据集和coco的对象检测数据集,提出了wordnet模型,并成功的提出了YOLO9000模型。这里暂时只讲YOLO v2. 作者说yolo v1相比较其他基于区域
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摘要:这部分,我们来聊聊YOLO. YOLO:You Only Look Once,顾名思义,就是希望网络在训练过程中,一张图片只要看一次就行,不需要去多次观察,比如滑框啥的,从而从底层原理上就减少了很多的计算量。 ###0 - 扯扯 图1.YOLOv1检测过程 上图为YOLOv1的检测过程(其实第二版在
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