yolov8 anchor size
时间: 2023-10-15 21:26:38 浏览: 52
yolov8中的anchor size是指在三个不同分辨率的特征图上的anchor的尺寸。这些anchor用于检测不同大小的目标。其中,第一行的anchor位于最大的特征图上,用于检测较大的目标;第二行的anchor位于第二大的特征图上;第三行的anchor位于最小的特征图上,用于检测较小的目标。通过在不同尺度的特征图上使用不同大小的anchor,yolov8能够有效地检测不同大小的目标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [yolov5的anchor详解](https://blog.csdn.net/anny_jra/article/details/122976375)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
yolov8结果参数
很抱歉,目前并不存在 YOLOv8 这个版本的 YOLO 目标检测算法。YOLOv5 是当前最新的版本,它的结果参数包括以下几个方面:
1. 网络输出:YOLOv5 的输出为一个张量,其形状为(batch_size, anchor_num * (num_classes + 5), grid_size, grid_size),其中 batch_size 表示批次大小,anchor_num 表示每个 grid cell 对应的 anchor 框数量,num_classes 表示类别数,5 表示每个 bounding box 的坐标偏移量以及置信度分数。
2. 目标框后处理:YOLOv5 通过阈值筛选和 NMS 后处理得到最终的目标框。
3. 目标框属性:每个目标框都有一个类别标签、一个置信度分数以及四个坐标偏移量。
4. 目标框坐标:目标框的坐标由其中心点坐标和宽高确定,这些坐标信息也包含在输出张量中。
YOLOv8配置文件
YOLOv8是一种目标检测算法,它是YOLO系列算法的最新版本。YOLOv8的配置文件主要包含了网络结构、超参数和训练相关的配置信息。下面是YOLOv8配置文件的一般格式:
```
[net]
# 网络结构相关配置
batch=64
subdivisions=16
width=416
height=416
channels=3
...
...
[convolutional]
# 卷积层相关配置
size=1
stride=1
pad=1
...
...
[yolo]
# YOLO层相关配置
mask = 0,1,2
anchors = 10,13, 16,30, 33,23, 30,61, 62,45, 59,119, 116,90, 156,198, 373,326
classes=80
...
...
[training]
# 训练相关配置
batch=64
subdivisions=16
...
...
```
在配置文件中,`[net]`部分定义了网络的基本结构,包括输入图像的尺寸、通道数等信息。`[convolutional]`部分定义了卷积层的参数,如卷积核大小、步长、填充等。`[yolo]`部分定义了YOLO层的参数,包括anchor boxes的尺寸、类别数等。`[training]`部分定义了训练过程中的一些参数,如批次大小、学习率等。