yolo v5 坐标相关的判断与转换,评价指标,训练结果解析

文章大纲

  • 工程化实现为什么推荐yolov5
  • yolo坐标归一化
    • 像素坐标转yolo
    • yolo坐标转像素坐标
  • yolo v5 坐标的输出,抠图
  • 评价指标
  • 训练与模型优化
  • 参考文献与学习路径


工程化实现为什么推荐yolov5

可以看看下面的issue ,这是我在使用中发现的,yolov5 的模型没有版本信息,提了一个issue ,发现过了不到一个月,修复了。

https://github.com/ultralytics/yolov5/issues/9643#issuecomment-1320754274

相比其他yolo 的版本,v5 版本的工程实践确实是最优秀的。如果忽略那零点几的提升,还是老老实实v5 最好。


yolo坐标归一化

YOLO在进行目标检测的时候,它有这样的一个假设:

1)把待检测的图片划分出一个S*S的网格,物体的中心总会落到其中的一个网格点上。

2)每一个网格点上,有且只有一个物体。

像素坐标转yolo

你可能感兴趣的:(大数据+AI,赋能行业,助力企业数字化转型最佳实践案例,人工智能,python)