YOLO算法中anchors_p5_640是什么意思
时间: 2023-04-08 09:03:20 浏览: 123
Anchors_p5_640是YOLO算法中的一个参数,用于指定在第五个特征图上的anchor boxes的大小和比例。这些anchor boxes用于检测目标物体的位置和大小。具体来说,anchors_p5_640是一个包含多个anchor boxes的列表,每个anchor box由一个宽度和高度比例以及一个面积比例组成。
相关问题
yolo中的non_max_suppression函数返回的什么
YOLO 中的 non_max_suppression 函数用于去除重叠的边界框,只保留最可能的目标框。该函数会返回一个保留下来的边界框列表,其中每个边界框由以下几个元素组成:
1. 边界框的左上角和右下角坐标:这些坐标表示边界框在原始图像中的位置。
2. 边界框的置信度得分:这个得分反映了模型对该边界框所含目标的置信程度。
3. 边界框所属的类别:如果模型需要检测多类目标,则该元素表示该边界框所属的目标类别。
因此,当使用 non_max_suppression 函数时,我们会得到一个包含所有保留下来的边界框的列表,每个边界框都有自己的坐标、得分和类别。这些边界框可以用于最终的目标检测结果。
yolo中obj_loss是什么
在YOLO中,obj_loss是指目标检测中每个边界框的目标存在损失。这个损失用于衡量模型是否正确地检测到了物体,可以帮助模型更好地定位和分类物体。如果边界框中心落在目标上,obj_loss为1,否则为0。在YOLOv4中,obj_loss还考虑了边界框的宽高比和置信度得分,以提高模型的精度和稳定性。