目標檢測YOLO演算法-學習筆記
演算法發展及對比:
YOLO
YOLO最大的優勢就是快
原論文中流程,可以檢測出20類物體.
紅色網格-張量,在這樣一個1×30的張量中儲存的資料
橫縱座標中心點縮放到0-1之間
每一個小網格矩形對應兩個不同尺寸比例的物體:豎條,長條
bb1和bb2,兩個box 分別儲存中心點座標,寬度,高度,置信度
張量後20為,認為其是某一類的當前概率值,置信
後20:是20個之中的哪一類,打個分.
bb1和bb2中也有個置信度,是其box中是否有物體的置信度.(待定)
迴圈遍歷7*7=49個網格grid cell,每個網格兩種矩形去預測bb1和bb2,存是不是物體*物體哪一類,兩個值相乘:
共7*7=49,*2=98個
檢測過程
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