yolov5 obb 通过网络自学习得到每个物体与其相对位置的直接回归的具体方法
时间: 2024-05-28 18:09:47 浏览: 31
Yolov5 OBB 通过网络自学习得到每个物体与其相对位置的直接回归的具体方法是将网络架构设置为卷积神经网络,并在其输出层添加支持坐标回归的结构。具体来说,Yolov5 OBB 采用的是FCOS(Fully Convolutional One-Stage)算法,该算法使用密集预测代替了传统的锚框分类和回归方法,简化了物体检测的流程,并且可以实现精细的坐标回归。在训练期间,网络对每个物体的边框进行直接回归,并使用IoU(Intersection over Union)作为损失函数来反馈预测和真实值之间的误差,从而提高网络的准确性。
相关问题
yolov5 obb原理
Yolov5 OBB(Object Bounding Box)原理主要是通过目标检测算法,自动识别图像中的物体并进行 bounding box 包围框标记,实现对物体的快速定位和识别。Yolov5 OBB 即指 Yolov5 物体检测算法中对目标边缘角度进行了优化,使得检测精度更高。具体实现上,Yolov5 OBB 采用 anchor-free 的设计思想,不再需要预定义 anchor,而是通过网络自学习得到每个物体与其相对位置的直接回归,从而实现对目标物体的准确检测。
yolov5 obb
yolov5_obb是一款用于斜框目标检测的神经网络,它是基于yolov5框架改写而来的。具体的原理可以在相关的中文博客中找到详细的介绍。作者在知乎上也发布了一系列关于如何改写ultralytics大佬的yolov5用于斜框检测的文章。[1]
在使用yolov5_obb之前,需要进行一些步骤。首先,在编译过程中,需要执行make命令,这将在build文件夹中生成一个名为yolov5_gen的可执行文件(在Windows中是exe文件)。然后,在终端中运行以下命令来使用yolov5_gen生成yolov5s.engine文件:sudo ./yolov5_gen -s ../yolov5s.wts ../yolov5s.engine s。[2]
一旦生成了yolov5s.engine文件,就可以使用yolov5_obb进行目标检测了。同样,在编译过程中,执行make命令后,会在build文件夹中生成一个名为yolov5_use的可执行文件(在Windows中是exe文件)。然后,在终端中运行以下命令来使用yolov5_use进行目标检测:sudo ./yolov5_use ../yolovs.engine ../images/test.jpg。[3]
通过以上步骤,你就可以使用yolov5_obb进行斜框目标检测了。
相关推荐
![](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)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)