以前的目标检测工作重新利用分类器来执行检测。相反，我们将目标检测框架看作回归问题从空间上分割边界框和相关的类别概率。单个神经网络在一次评估中直接从完整图像上预测边界框和类别概率。...这些复杂的流程很慢，很难优化，因为每个单独的组件都必须单独进行训练。 我们将目标检测重新看作单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类概率。...统一检测 我们将目标检测的单独组件集成到单个神经网络中。我们的网络使用整个图像的特征来预测每个边界框。它还可以同时预测一张图像中的所有类别的所有边界框。...(x，y)(x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...网络的初始卷积层从图像中提取特征，而全连接层预测输出概率和坐标。 我们的网络架构受到GoogLeNet图像分类模型的启发[34]。我们的网络有24个卷积层，后面是2个全连接层。
SSD和DSSD的网络模型如下图所示： Prediction Module SSD直接从多个卷积层中单独要引出预测函数，预测量多达7000多，梯度计算量也很大。...其中，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值。 2、YOLO的输入、输出、损失函数分别是什么 前面说到YOLO将输入图像分成 7x7 的网格，最后输出的是 7x7xk 的张量。...YOLO将输入图像分成 7x7 的网格，每个网格预测2个边界框。若某物体的ground truth的中心落在该网格，则该网格中与这个ground truth IOU最大的边界框负责预测该物体。...YOLO中更重视坐标预测，赋予坐标损失更大的权重，记为coord，在pascal voc训练中 coodd=5，classification error部分的权重取1。...YOLO怎样预测 YOLO最后采用非极大值抑制（NMS）算法从输出结果中提取最有可能的对象和其对应的边界框。
然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中，预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器，从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。...YOLO的置信度是两个因子的乘积，预测框的准确度也反映在里面。边界框的大小与位置可以用4个值来表征： (x,y,w,h)，其中(x,y)是边界框的中心坐标，而w和h是边界框的宽与高。...中心坐标的预测值(x,y)是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值，并且单位是相对于单元格大小的。而边界框的w和h预测值是相对于整个图片的宽与高的比例，这样理论上4个元素的大小应该在[0,1]范围。...不管一个单元格预测多少个边界框，其只预测一组类别概率值，这是YOLO算法的一个缺点，在后来的改进版本中，YOLO9000是把类别概率预测值与边界框是绑定在一起的。...（3）设置先验框 在Yolo中，每个单元预测多个边界框，但是其都是相对这个单元本身（正方块），但是真实目标的形状是多变的，Yolo需要在训练过程中自适应目标的形状。
单个神经网络在一次评估中直接从完整的图像中预测边界框和类概率。整个检测流水线是单个网络，因此可以直接对检测性能进行端到端优化。...这个目标检测流程很复杂，并且每部分必须单独训练，因此优化很难。YOLO把目标检测问题只看成回归问题，直接从图像像素到bounding box坐标和分类概率。...由于我们的模型学会了从数据中预测边界框，所以它很难推广到具有全新的不同纵横比或配置的对象。我们的模型还使用相对粗糙的特征来预测边界框，因为我们的架构从输入图像中有多个下采样层。...这些使得类别的概率出现在盒子中，并且很好的预测了盒子是否为目标。?网络设计首先网络的卷积层从图像中提取特征，全连接层预测输出的概率和坐标。网络模型来源于GoogLeNet图像分类的思想。...根据图像的宽度和高度对边界框进行归一化，因此边界框的宽度和高度在0到1之间。我们将边界框x和y坐标参数化为特定网格单元格位置的偏移量，因此它们也在0和1之间有界。
我们将目标检测重新看作单一的回归问题，直接从图像像素到边界框坐标和类概率。使用我们的系统，您只需要在图像上看一次（YOLO），以预测出现的目标和位置。...统一检测 我们将目标检测的单独组件集成到单个神经网络中。我们的网络使用整个图像的特征来预测每个边界框。它还可以同时预测一张图像中的所有类别的所有边界框。...每个边界框包含5个预测：xx，yy，ww，hh和置信度。(x，y)(x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。...网络的初始卷积层从图像中提取特征，而全连接层预测输出概率和坐标。...我们的最后一层预测类概率和边界框坐标。我们通过图像宽度和高度来规范边界框的宽度和高度，使它们落在0和1之间。我们将边界框xx和yy坐标参数化为特定网格单元位置的偏移量，所以它们边界也在0和1之间。
1.1 算法核心思想 YOLO 算法采用一个单独的 CNN 模型实现 end-to-end 的目标检测。...边界框的大小与位置可以用 4 个值来表征： (x, y,w,h)，其中 (x,y) 是边界框的中心坐标，而 w 和 h 是边界框的宽与高。...然后采用均方误差，其同等对待大小不同的边界框，但是实际上较小的边界框的坐标误差应该要比较大的边界框要更敏感。...当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。这是 YOLO 方法的一个缺陷。...在 YOLO 中：ground truth 的中心落在哪个单元格，该单元格中与其 IoU 最大的边界框负责预测它。
这类算法将对象检测视为回归问题，获取给定的输入图像并同时学习边界框坐标和相应的类标签概率。通常，单级检测器往往不如两级检测器准确，但其速度明显更快。YOLO是单级检测器中一个很好的算法。...该文件夹中包含四个示例视频可供测试； 输出/ ：输出已由YOLO处理并带有边界框和类名称注释的视频可以放在此文件夹中； 此外还有两个Python脚本——yolo .py和 yolo_video.py...took {:.6f} seconds".format(end - start)) 在该代码中： 加载输入 图像并获得其尺寸； 确定YOLO模型中的输出图层名称； 从图像构造一个 blob结构；...，我们将： 缩放边界框坐标，以便我们可以在原始图像上正确显示它们； 提取边界框的坐标和尺寸，YOLO返回边界框坐标形式： （centerX ，centerY ，width，height）； 使用此信息导出边界框的左上角...此外，可以从图像的右上角看到，YOLO还检测到女士肩上的手提包。
(x,y)坐标是边界框中心点相对于格子边界的表示。w和h是相对整个图像预测的。置信度是预测框和真实框IOU的表示。每个格子也预测了C 个条件类别概率： ? 这些概率的条件是格子中包含目标。...2.1 网络设计 我们以卷积神经网络的方式实现这个模型，并在PASCAL VOC检测数据集上进行评估。网络初始的卷积层从图片提取特征，全连接层输出概率和坐标。...我们根据图片的高宽来归一化边界框宽度和高度，以便让边界框的高宽在0~1之间。我们参数化边界框的x和y坐标为特定格子位置的偏移，所以该坐标也落在0-1之间。...这个约束限制了同一个格子中邻近对象的检测。所以我们的模型很难预测像鸟群这样的邻近小目标。因为模型从数据中预测边界框，所以很难泛化到新的或不常见的纵横比或配置上。...MultiGrasp只需要预测包含一个目标的图像的一个抓取区域，它不需要估计出大小，位置，边界，类别，只需找出一个合适的抓取区域。YOLO则是为一个图像中的不同类别的多个目标预测边界框和类别概率。
输入图像分成13×13的grid cell，接着如果真实框中某个object的中心坐标落在某个grid cell中，那么就由该grid cell来预测该object。...边界框预测（Bounding Box Prediction） Yolo v3关于bounding box的初始尺寸还是采用Yolo v2中的k-means聚类的方式来做，这种先验知识对于bounding...如果边界框与真实框的重叠度比之前的任何其他边界框都要好，则该值应该为1。如果边界框不是最好的，但确实与真实对象的重叠超过某个阈值(Yolo v3中这里设定的阈值是0.5)，那么就忽略这次预测。...Yolo v3只为每个真实对象分配一个边界框，如果边界框与真实对象不吻合，则不会产生坐标或类别预测损失，只会产生物体预测损失。...Logistic分类器主要用到sigmoid函数，该函数可以将输入约束在0到1的范围内，因此当一张图像经过特征提取后的某一类输出经过sigmoid函数约束后如果大于0.5，就表示该边界框负责的目标属于该类
介绍 目标检测在现实中的应用很广泛，我们需要检测数字图像中的物体位置以及类别，它需要我们构建一个模型，模型的输入一张图片，模型的输出需要圈出图片中所有物体的位置以及物体所属的类别，见图1。...在YOLOv1中，最后是使用全连接层来生成bounding box的坐标，然而使用全连接的缺点在于丢失了特征图的空间信息，造成定位不准，作者借鉴了Faster Rcnn中锚框的思想，利用锚框直接在卷积特征图滑窗采样...2.3 YOLOv3 YOLOv3给出的是一个科技报告，在保持实时性的基础上，对YOLOv2进行了几点改进，主要有三点：采用逻辑回归预测置信度和进行分类，从三个尺度上预测b-box的坐标以及特征提取器发生变化...逻辑回归的使用：在YOLOv2中，每个cell是直接通过网络回归预测b-box坐标和置信度的，YOLOv3则将置信度和坐标分开预测，坐标预测还是通过网络进行预测，而置信度则是单独通过逻辑回归进行预测。...，使用单元的特征向量预测锚框的二元类别（foreground-background）以及位置坐标，最后使用非极大值抑制去除相似重复的目标边界框。
检测Head为接收图像中检测到的每个目标生成边界框、类别概率和其他相关信息。GELAN的检测模块接收来自不同检测层的特征图，并使用它们提供类别置信度评分和边界框预测。...DDetect块通过卷积层处理输入特征图以预测边界框坐标和类别概率。它使用预定义的 Anchor 框和步长进行推理。检测Head中的偏差根据名义类别频率和图像大小进行初始化。...每个检测层的输入特征图 'x' 在训练期间被连接并返回。在推理期间，根据需要动态计算 Anchor 框和步长。从连接的输出中提取边界框预测和类别预测。...使用下采样特征定位（DFL）层（根据学习参数调整中心坐标并缩放宽度和高度）改进边界框坐标。边界框预测经过细化以提高定位准确性。边界框坐标根据 Anchor 框和步长进行变换和缩放。...最终输出包括变换后的边界框坐标和sigmoid激活的类别得分的连接预测。
其中，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值。 ?...每一个栅格预测 B （论文中是 2 个）个 bounding boxes（对每个边界框会预测 5 个值，分别是边界框的中心 x,y（相对于所属网格的边界），边界框的宽高 w, h（相对于原始输入图像的宽高的比例...分别属于各个类别的概率，这里的 c 类物体不包含背景） 每个网格需要预测 2x5+20=30 个值，这些值被映射到一个 30 维的向量 YOLO 最后采用非极大值抑制（NMS）算法从输出结果中提取最有可能的对象和其对应的边界框...损失函数 如上图所示，损失函数分为坐标预测（蓝色框）、含有物体的边界框的 confidence 预测（红色框）、不含有物体的边界框的 confidence 预测（黄色框）、分类预测（紫色框）四个部分。...YOLO 中更重视坐标预测，赋予坐标损失更大的权重，记为 coord，在 pascal voc 训练中 coodd=5 ，classification error 部分的权重取 1。
( x ， y ) (x，y) (x，y)坐标表示边界框相对于网格单元边界框的中心。宽度和高度是相对于整张图像预测的。最后，置信度预测表示预测框与实际边界框之间的IOU。...通过图像宽度和高度来规范边界框的宽度和高度，使它们落在0和1之间；边界框 x x x和 y y y坐标参数化为特定网格单元位置的偏移量，边界也在0和1之间； （4）损失函数 损失函数由坐标预测、是否包含目标物体置信度...i i中的第 j j j个边界框预测器“负责”该预测； 如果目标存在于该网格单元中（前面讨论的条件类别概率），则损失函数仅惩罚分类错误； 如果预测器“负责”实际边界框（即该网格单元中具有最高IOU的预测器...），则它也仅惩罚边界框坐标错误。...VIA VGG Image Annotator（VIA）是一款简单独立的手动注释软件，适用于图像，音频和视频。 VIA 在 Web 浏览器中运行，不需要任何安装或设置。
很多人可能将Yolo的置信度看成边界框是否含有目标的概率，但是其实它是两个因子的乘积，预测框的准确度也反映在里面。边界框的大小与位置可以用4个值来表征： ? ，其中 ?...是边界框的中心坐标，而 ? 和 ? 是边界框的宽与高。还有一点要注意，中心坐标的预测值 ? 是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值，并且单位是相对于单元格大小的，单元格的坐标定义如图6所示。...6.2.2 设置先验框 在Yolo中，每个单元预测多个边界框，但是其都是相对这个单元本身（正方块），但是真实目标的形状是多变的，Yolo需要在训练过程中自适应目标的形状。...在预测过程中，置信度最高的那个类别就是边界框所属的类别，特别地，当第一个置信度值最高时，表示边界框中并不包含目标。第二部分就是边界框的location，包含4个值 ?...，分别表示边界框的中心坐标以及宽高。
是边界框的中心坐标，而 ? 和 ? 是边界框的宽与高。还有一点要注意，中心坐标的预测值 ?...是边界框的中心坐标，而 ? 和 ? 是边界框的宽与高。还有一点要注意，中心坐标的预测值 ?...6.2.2 设置先验框 在Yolo中，每个单元预测多个边界框，但是其都是相对这个单元本身（正方块），但是真实目标的形状是多变的，Yolo需要在训练过程中自适应目标的形状。...在预测过程中，置信度最高的那个类别就是边界框所属的类别，特别地，当第一个置信度值最高时，表示边界框中并不包含目标。第二部分就是边界框的location，包含4个值 ?...，分别表示边界框的中心坐标以及宽高。
边界框的大小与位置可以用4个值来表征：(x,y,h,w)，其中(x,y)是边界框的中心坐标，而和是边界框的宽与高。...值得注意的是，不管一个单元格预测多少个边界框，其只预测一组类别概率值，这是Yolo算法的一个缺点，在后来的改进版本中，Yolo9000是把类别概率预测值与边界框是绑定在一起的。...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。 ?...然后采用均方误差，其同等对待大小不同的边界框，但是实际上较小的边界框的坐标误差应该要比较大的边界框要更敏感。为了保证这一点，将网络的边界框的宽与高预测改为对其平方根的预测，即预测值变为 ? 。...综上讨论，最终的损失函数计算如下： ? 其中第一项是边界框中心坐标的误差项， ? 指的是第i个单元格存在目标，且该单元格中的第j个边界框负责预测该目标。第二项是边界框的高与宽的误差项。
边界框预测 在YOLO9000之后，我们的系统使用维度聚类（dimension cluster）作为anchor box来预测边界框[13]。网络为每个边界框预测4个坐标， ? ， ? 。...如果单元格从图像的左上角偏移了 ? ，并且之前的边界框具有宽度 ? 和高度 ? ，则预测对应以下等式： ? 在训练期间，我们使用平方误差损失的和。如果一些坐标预测的ground truth是 ?...如果先前的边界框未分配给一个ground truth对象，则不会对坐标或类别预测造成损失，只会导致objectness。 ?...我们使用sigmoid函数预测相对于滤波器应用位置的边界框的中心坐标。这个图是从YOLO9000论文[13]拿来的。 类别预测 每个框使用多标签分类来预测边界框可能包含的类。...不同尺度的预测 YOLOv3可以预测3种不同尺度的box。我们的系统使用一个特征金字塔网络[6]来提取这些尺度的特征。在基本特征提取器中，我们添加了几个卷积层。
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