yolov2的真实框是怎么来的?
时间: 2024-05-29 08:14:53 浏览: 111
YOLOv2使用了一种叫做anchor boxes(先验框)的技术来生成真实框。Anchor boxes是一些预定义的框,它们被放置在图像中的不同位置和大小。每个anchor box都有一个标签,表示它是否包含了一个物体。在训练过程中,YOLOv2会将每个ground truth框分配给与它最接近的anchor box。如果一个anchor box与一个ground truth框的重叠面积大于一定阈值,那么这个anchor box就被认为是正样本,并且它的标签被设置为与ground truth框相同的标签。如果一个anchor box与所有ground truth框的重叠面积都小于一定阈值,那么这个anchor box就被认为是负样本,并且它的标签被设置为背景标签。对于那些与ground truth框有一定重叠但不够好的anchor box,则被认为是不确定样本,这些样本在训练时被忽略掉。这样,YOLOv2就可以从预定义的一些anchor boxes中选择最匹配的框来生成真实框。
相关问题
yolov8和yolov9中是什么IoU?
在YOLOv8和YOLOv9中,IoU是指交并比(Intersection over Union)。它是一种用于衡量目标检测算法准确性的指标。IoU通过计算检测框与真实标注框之间的交集面积与并集面积的比值来评估检测结果的重叠程度。
具体计算IoU的方法是,首先计算检测框和真实标注框的交集面积,然后计算两个框的并集面积,最后将交集面积除以并集面积即可得到IoU值。IoU的取值范围在0到1之间,值越接近1表示检测结果与真实标注的重叠程度越高,准确性也就越高。
yolov8真实框咋求
根据提供的引用内容,可以了解到在YOLOv8中,求解真实框的过程主要包括两个步骤:定位准确性的惩罚和候选框评价指标的计算。
1. 定位准确性的惩罚:
在损失函数中,通过加入锚框与真实框中心点距离相关以及预测框与真实框面积相关的两个惩罚项,使得预测框的定位更加准确。这样可以解决两个框无交集时的梯度消失问题。
2. 候选框评价指标的计算:
首先,计算所有真实框长宽与9组候选框长宽的比值,找到9个候选框中哪一个与真实框最不贴合。然后,在这9个最小值中选择最大值,表示在9个不够贴合的候选框中选择最贴合的那个。这样可以得到与真实框数量相等的最大值。接下来,计算最优候选框best阈值大于25%所占比例作为bpr,计算9组候选框阈值大于25%所占比例作为aat。
综上所述,YOLOv8中求解真实框的过程包括定位准确性的惩罚和候选框评价指标的计算。