yolov3的多尺度预测
时间: 2024-01-09 10:20:12 浏览: 24
YOLOv3的多尺度预测是通过将9种尺度的anchor box均匀地分配给3种尺度的特征图来实现的。YOLOv3输出了3个不同大小的特征图,从上到下分别对应深层、中层与浅层的特征。深层的特征尺寸小,感受野大,有利于检测大尺度物体,而浅层的特征图则与之相反,更便于检测小尺度物体。YOLOv3依然沿用了预选框Anchor,由于特征图数量不再是一个,因此匹配方法也要相应地进行改变。具体做法是:依然使用聚类算法得到9中不同大小宽高的先验框,然后按照一定的规则进行先验框的分配,这样,每一个特征图上的一个点只需要3个先验框,而不是YOLOv2中的5个。
```python
# 代码示例
# 定义anchor box的数量
num_anchors = 9
# 定义每个特征图的尺寸
grid_sizes = [[13, 13], [26, 26], [52, 52]]
# 定义每个特征图对应的anchor box的尺寸
anchor_sizes = [[116, 90], [156, 198], [373, 326], [30, 61], [62, 45], [59, 119], [10, 13], [16, 30], [33, 23]]
# 定义每个特征图对应的anchor box的长宽比
aspect_ratios = [[1.0, 2.0, 0.5], [1.0, 2.0, 0.5, 3.0, 1.0/3.0], [1.0, 2.0, 0.5, 3.0, 1.0/3.0]]
# 定义每个特征图上的anchor box的数量
num_anchors_per_feature = [len(aspect_ratios[i]) * num_anchors for i in range(len(aspect_ratios))]
```