Yolov2的偏移量的计算方法的简单化
时间: 2024-05-27 07:13:49 浏览: 11
Yolov2的偏移量计算方法可以简单化为以下几个步骤:
1. 将输入图像分割成SxS个网格,每个网格的大小为416/S。
2. 对于每个网格,计算出其左上角的坐标(x,y)。
3. 对于每个网格,预测B个边界框,每个边界框包含5个值,分别为(x,y,w,h,c),其中(x,y)为边界框中心点在当前网格内的偏移量,w和h为边界框的宽和高,c为边界框包含物体的置信度。
4. 将每个边界框的(x,y)偏移量与当前网格的左上角坐标相加,得到边界框中心点在输入图像中的绝对位置。
5. 将边界框的宽和高与输入图像的尺寸相乘,得到边界框的绝对大小。
以上就是Yolov2的偏移量计算方法的简单化步骤。
相关问题
Yolov2的偏移量的计算方法
在 YOLOv2 中,每个格子预测的是一个边界框的中心点相对于该格子左上角的偏移量,以及边界框的宽度和高度相对于整张图像的比例。偏移量的计算方法如下:
1. 预测边界框的中心点坐标:$b_x = \sigma(t_x) + c_x$,$b_y = \sigma(t_y) + c_y$,其中 $t_x$ 和 $t_y$ 是网络输出的相对于格子左上角的偏移量,$c_x$ 和 $c_y$ 是格子左上角相对于整张图像左上角的坐标,$\sigma$ 是 sigmoid 函数用于将偏移量限制在 0 和 1 之间。
2. 预测边界框的宽度和高度:$b_w = p_w e^{t_w}$,$b_h = p_h e^{t_h}$,其中 $p_w$ 和 $p_h$ 是预定义的锚框的宽度和高度,$t_w$ 和 $t_h$ 是网络输出的与锚框对数化后的偏移量。
因此,YOLOv2 预测的边界框的四个坐标分别为 $(b_x, b_y)$、$(b_x-b_w/2, b_y-b_h/2)$、$(b_x+b_w/2, b_y+b_h/2)$ 和 $(b_x-b_w/2, b_y+b_h/2)$。
yolov3偏移量计算公式
YoloV3使用的是相对坐标来定位目标框的位置,因此需要计算偏移量。具体公式如下:
偏移量(tx,ty)=(目标框中心点的x,y坐标 - 网格单元左上角的x,y坐标)/ 网格单元宽高
其中,目标框中心点的坐标是相对于整张图片的,而网格单元左上角的坐标是相对于当前网格单元的。在YoloV3中,每个特征图的大小为SxS,每个网格单元预测B个目标框,每个目标框预测5个值(中心点x,y坐标、目标框宽高和目标概率),因此偏移量的维度为Bx2。
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