目标检测-YOLOv1

文章目录

  • YOLOv1
    • 模型对比
    • 基本思路
    • 网络设计

YOLOv1

模型对比

YOLO 训练和检测均是在一个单独网络中进行,YOLO没有显示地求取region proposal的过程

基本思路

目标检测-YOLOv1_第1张图片论文中设置s为7,一个分为49个grid cell,每个gird cell生成两个Bounding boxes

网络设计

每个cell会有两个bounding box, 选择IOU最大的作为结果
目标检测-YOLOv1_第2张图片可以看到网络的最后输出为是边界框的预测结果。这样,提取每个部分是非常方便的,这会方面后面的训练及预测时的计算。

目标检测-YOLOv1_第3张图片
最后是7 X 7 X 30 分成三部分
5 + 5 + 20类别数

For each cell predicts:
目标检测-YOLOv1_第4张图片

  • For each bounding box:
    4 coordinates(x,y,w,h)
    1 conftiesidence value
  • Some number of class probability

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