YOLO参数中的thr和BPR怎么计算得到
时间: 2023-04-08 09:03:21 浏览: 249
thr是指目标检测中的置信度阈值,通常设置为0.5或0.6,表示只有置信度大于等于这个值的目标才会被检测出来。BPR是指背景预测率,是指在训练过程中,模型预测背景的概率,通常设置为0.5或0.9。这些参数的具体计算方法和设置方式会根据具体的模型和数据集而有所不同。
相关问题
yolo的bpr计算公式
YOLO(You Only Look Once)是一种实时目标检测算法,BPR(Bounding Box Prediction Regression)是YOLO中用于预测边界框位置的计算公式。YOLO将图像分成一个网格,每个网格负责检测目标。每个网格预测多个边界框,每个边界框包含5个参数:x、y、w、h和置信度。
BPR的计算公式如下:
bx = σ(tx) + cx
by = σ(ty) + cy
bw = pw * exp******移量;
- cx和cy是当前网格单元的左上角坐标;
- pw和ph是先验框的宽度和高度。
σ表示sigmoid函数。
最后,通过计算置信度(confidence score)来判断该边界框是否包含目标物体。置信度表示目标物体的存在概率以及预测的边界框的准确性。
pycharm运行yolo如何查看计算量和参数量
要查看YOLO算法的计算量和参数量,可以使用PyTorch提供的summary函数。在PyCharm中,可以按照以下步骤进行操作:
1. 在PyCharm中打开YOLO的Python文件。
2. 导入torchsummary模块:`from torchsummary import summary`
3. 在需要查看计算量和参数量的地方,加入以下代码:
```
import torch
from model import Yolov4 # 这里的Yolov4改成你定义的模型
model = Yolov4() # 实例化模型
summary(model, input_size=(3, 416, 416), device='cpu')
```
4. 运行程序,可以在控制台中看到输出结果,其中包括模型的总参数量和计算量等信息。
需要注意的是,这里的input_size要与你的模型输入的大小一致。如果你的模型输入大小不是(3, 416, 416),则需要相应地修改。另外,如果你的模型在GPU上训练,可以将device参数设置为'cuda',这样可以查看在GPU上运行的计算量和参数量。
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