Yolov3的大致框架理解

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 注：Anchor box、预测框、实际框三者之间的关系理解：

　　在目标检测任务中，通常会以某种规则在图片上生成一系列锚框，将这些锚框当成可能的候选区域。模型对这些候选区域是否包含物体进行预测，如果包含目标物体，则还需要进一步预测出物体所属的类别。还有更为重要的一点是，由于锚框位置是固定的，它不大可能刚好跟物体边界框重合，所以需要在锚框的基础上进行微调以形成能准确描述物体位置的预测框，模型需要预测出微调的幅度。简单的说，锚框对于预测框来说，就相当于网络对其的初始化权重。

　　预测框即是锚框的微调结果，其结果是更加的贴近真实框，问题就在与如何微调锚框，才能得到较好的结果。
参考： https://blog.csdn.net/lzzzzzzm/article/details/120621582

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

参考：https://www.jiangdabai.com/vcat/%E3%80%8A30%E5%A4%A9%E5%85%A5%E9%97%A8%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E3%80%8B%E7%B3%BB%E5%88%97%E8%AF%BE%E7%A8%8B