目录
yolo算法
yolo算法思想
yolo的网络结构
网络输入
网络输出
输出为7 * 7 * 30的张量
7x7网格
30维向量
一个图像中心点网格的pr(object)为1
yolo模型的训练
训练样本的构建
损失函数
模型训练
模型预测
yolo总结
yoloV2
预测更准确(better)
batch normalization
使用高分辨率图像微调分类模型
采样Anchor Boxes
聚类提取anchor尺度
yoloV2选择了聚类的五种尺寸作为anchor box
边框位置的预测
细粒度特征融合
多尺度训练
速度更快(Faster)
识别对象更多
yoloV3
算法简介
多尺度检测
FPN:浅层特征融合深层特征后进行目标检测
网络模型结构
先验框
logistic回归
yoloV3模型的输入与输出
yoloV4