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Yolo v5

文章目录

- 深度学习经典方法概述
- - 检测任务中阶段的意义
  - 不同阶段算法的优缺点
  - iou指标计算
  - 评估所需参数计算
  - map指标计算
- Yolo v1整体思想
- - yolo算法整体思路解读
  - 检测算法要得到的结果
  - 整体网络架构解读
  - 位置损失计算
  - 置信度误差与优缺点分析
- Yolo v2改进细节
- - V2版本细节升级概述
  - 网络结构特点
  - 架构细节解读
  - 基于聚类来选择先验框尺寸
  - 偏移量计算方法
  - 坐标映射与还原
  - 感受野的作用
  - 特征融合改进

深度学习经典方法概述

检测任务中阶段的意义

不同阶段算法的优缺点

iou指标计算

精度高的话recall就低

评估所需参数计算

map指标计算

虚线下方的面积是map值

Yolo v1整体思想

yolo算法整体思路解读

检测算法要得到的结果

先选择一个红色的点产生两种候选框，置信度比较高的才能确定是一个物体，对两个候选框选择iou比较大的那个

整体网络架构解读

卷积之后得到一个771024的特征图
7730 ------> 7*7的格子，30结果得到的是什么（5猫+5虎+20狗）

位置损失计算

置信度误差与优缺点分析

Yolo v2改进细节

V2版本细节升级概述

加上左边的这几点，map值上升很多

网络结构特点

架构细节解读

经过5次采样变为h/32,w/32.
eg : 416/32=13
优势：
①全是卷积的，不需要全链接
②所有卷积和都比较小，使我们感受会比较大

基于聚类来选择先验框尺寸

k=5

偏移量计算方法

多了一个候选框，map值基本不变，但recall(查全率)增加了7个百分点，之前没检测到的东西，现在可以检测到了。

坐标映射与还原

感受野的作用

原始输入特征值比较多，将多个特征值浓缩成一个点。F1中的每个点都是对原始图像的特征提取。
感受野：最后一个图上的点能看到原始图像的多大区域。
右图，把5*5的图浓缩成了一个点

两次3×3的卷积和一次5×5的卷积哪个更优

特征融合改进

感受野需要既要大的又要小的，把2626512转化为41313*512的

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