yolov1置信度误差计算公式
时间: 2023-10-31 20:36:34 浏览: 45
YOLOv1的置信度误差计算公式如下:
$$
\begin{aligned}
\lambda_{obj}^{i} \sum_{j \in pos}^{S^2} (C_{ij} - \hat{C}_{ij})^2 + \lambda_{noobj} \sum_{j \in neg}^{S^2} C_{ij}^2 \\
+ \sum_{i=0}^{S^2} \sum_{c \in classes}^{C} \lambda_{class}^{i} (p_{i,c} - \hat{p}_{i,c})^2
\end{aligned}
$$
其中,$S$为网格数量,$C$为类别数量,$pos$为包含物体的网格,$neg$为不包含物体的网格,$C_{ij}$为第$i$个网格中的置信度,$\hat{C}_{ij}$为预测值,$p_{i,c}$为第$i$个网格中类别$c$的预测概率,$\hat{p}_{i,c}$为预测值,$\lambda_{obj}$、$\lambda_{noobj}$和$\lambda_{class}$为权重。其中,$\lambda_{obj}$和$\lambda_{noobj}$的值分别为5和0.5,$\lambda_{class}$的值为1。
相关问题
yolov1的分类误差计算公式
YoloV1是一个目标检测算法,不是分类算法,因此不存在分类误差计算公式。它的损失函数是基于目标检测的平均坐标误差和置信度误差,具体公式如下:
$L=\lambda_{coord}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^obj\left[({x_i}-\hat{x_i})^2+({y_i}-\hat{y_i})^2\right]}$
$+\lambda_{coord}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^{obj}\left[({\sqrt{w_i}}-\sqrt{\hat{w_i}})^2+({\sqrt{h_i}}-\sqrt{\hat{h_i}})^2\right]}$
$+\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^{obj}\left(C_i-\hat{C_i}\right)^2}$
$+\lambda_{noobj}\sum_{i=0}^{S^2}\sum_{j=0}^{B}{\mathbb{1}_i^{noobj}\left(C_i-\hat{C_i}\right)^2}$
$+\sum_{i=0}^{S^2}\mathbb{1}_i^{obj}\sum_{c\in classes}\left(p_i(c)-\hat{p_i}(c)\right)^2$
其中,$S$是网格数量,$B$是每个网格负责预测的边界框数量,$C_i$表示网格$i$是否包含目标,$\hat{C_i}$表示网络预测的$i$号网格是否包含目标,$p_i(c)$表示在$i$号网格中,预测类别为$c$的概率,$\hat{p_i}(c)$表示网络预测的$i$号网格中类别为$c$的概率,$\lambda_{coord}$和$\lambda_{noobj}$是损失函数中的超参数,分别用于平衡坐标误差和置信度误差。
yolov5置信度计算公式
YOLOv5中的置信度计算公式如下:
Confidence score = Pr(object) * IoU(pred, truth) * Pr(class)
其中,Pr(object)表示目标存在的概率,IoU(pred, truth)表示预测框和真实框的交并比,Pr(class)表示预测框属于每个类别的概率。
这个公式的意思是,置信度分为三部分,分别表示目标存在的概率、预测框和真实框的相似度、以及预测框属于每个类别的概率。这样,可以更加准确地判断一个框是否包含目标,以及识别出目标的类别。
相关推荐
![](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083646.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)