yolov5anchor产生过程
时间: 2023-08-06 16:02:17 浏览: 77
01.15_YOLOv3基本原理.pdf
在Yolov5中,锚框的产生过程与Yolov3和Yolov4有所不同。在Yolov3和Yolov4中,计算初始锚框的值是通过单独的程序运行的。但在Yolov5中,这个功能被嵌入到代码中,每次训练时会自适应地计算不同训练集中的最佳锚框值。如果觉得计算的锚框效果不好,也可以在代码中关闭自动计算锚框的功能。此外,Yolov5还对图片的缩放进行了改进。在datasets.py文件的letterbox函数中,对原始图像进行自适应的填充,以添加最少的黑边。这样做可以减少图像高度上两端的黑边,从而提高目标检测的速度。通过这种简单的改进,Yolov5的推理速度可以提升37%。需要注意的是,这个改进只在测试时使用,填充的灰边和黑边是一样的。[3]
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