1.nms(1)nms过程a.首先我们将置信度分数低于置信度阈值a的所有预测框去掉 。b. 然后在同一张图片上，我们按照类别（除开背景类，因为背景类不需要进行NMS），将所有预测框按照置信度从高到低排序，将置信度最高的框作为我们要保留的此类别的第1个预测框，c. 然后按照顺序计算剩下其他预测框与其的IoU，d. 去掉与其IoU大于IoU阈值b的预测框（其实代码实现里是将这些要去掉的预测框其置信度分
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2024-03-20 08:06:17
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一、对于目标检测的预测阶段，后处理是对于非常重要的，对于 YOLO 而言，后处理就是把复杂的预测出来的 98 个预测框，进行筛选、过滤，把重复的预测框只保留一个，最终获得目标检测的结果。包含把低置信度的框过滤掉，以及把重复的过滤框去掉，只保留一个，那么这个步骤称为 NMS 非极大值抑制。 二、具体做法首先，YOLO 是一个黑箱，在预测阶段把输入图像 448 X 448 X 3 通道的图像
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2024-04-28 12:10:36
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前一节我们实现了网络的前向传播。这一节我们对检测输出设置目标置信度阈值和进行非极大值抑制。
必要条件：
1.此系列教程的Part1到Part3。
2.Pytorch的基本知识，包括如何使用nn.Module，nn.Sequential，torch.nn.parameter类构建常规的结构
3.numpy的基础知识
此前我们已经建立了一个模型，给定一张输入图片它能产生B*10674*85维的输出向量
在目标检测问题中，好几处地方使用了阈值这个限制指标，主要有：1. NMS操作之前用到的置信度阈值a；2. NMS进行时用到的IoU阈值b；3.计算某类别AP时，统计TP,FP个数前，用到置信度阈值c；4. 计算某类别AP时，统计TP,FP个数时，用到IoU阈值d。NMS用到的IoU阈值，是拿除保留的预测框外的其余预
原创
2022-04-08 11:22:06
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系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、研究目的二、研究方法创新点处理类不平衡的大多数方法交叉熵损失函数Brier Score三、DWB Loss总结 前言Dynamically Weighted Balanced Loss: ClassImbalanced Learning and Confidence Calibration of Deep Neural Networks 下载地址：DOI:
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2024-06-06 11:26:34
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有时候路走的太远，会忘了为什么要出发。 学习亦如是在目标检测中，经常看到置信度阈值和IoU阈值这两个关键参数，且NMS计算和mAP计算中都会有这两个，那它们的区别是什么?本文就这个问题做一次总结。NMS模型预测会输出很多框，比如同一个目标会有很多框对应，NMS的作用是删除重复框，保留置信度分数最大的框。 在NMS算法中有一个置信度阈值c和IoU阈值u，简单回顾NMS算法如下：对于一个预测框集合B（
只有proposal自身的阈值和训练器训练用的阈值较为接近的时候训练器的性能才最好。Cascade RCNN在目标检测中主要解决检测框不是特别准，容易出现噪声干扰的问题。为什么会出现这个问题？因为基于anchor的检测方法中，一般会设置训练的正样本，负样本，选取正负样本的方式主要利用候选框与ground truth的IOU占比，常用的比例是50%，即IOU>0.5的为正样本，IOU<0
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2024-03-25 07:38:17
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Borui Jiang∗1,3, Ruixuan Luo∗1,3, Jiayuan Mao∗2,4, Tete Xiao1,3, and Yuning Jiang4 1School of Electronics Engineering and Computer Science, Peking University 2ITCS, Institute for Interdisciplinary Inf
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2024-06-07 20:00:34
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前面已经介绍了几种经典的目标检测算法，光学习理论不实践的效果并不大，这里我们使用谷歌的开源框架来实现目标检测。至于为什么不去自己实现呢？主要是因为自己实现比较麻烦，而且调参比较麻烦，我们直接利用别人的库去学习，可以节约很多时间，而且逐渐吃透别人代码，使得我们可以慢慢的接受。Object Detection API是谷歌开放的一个内部使用的物体识别系统。2016年 10月，该系统在COC
0 写在前面之前因为大家没有把目标检测的视线注意转移到水下领域，没有相关参考文献完整的将是实验论证部分展示出来，再写小论文的同时有很多标准论文已经发出来了，现将这些总结一下，或许送审之后需要做补充实验，也好有个参照。1 《Multiple attentional path aggregation network for marine object detection》这是2022.04.10发表于
mAP（mean average precision）是目标检测中衡量识别精度的一种重要的人为设计的评价指标。首先给大家介绍几种常见的目标检测领域名词。IOU（Intersection over Union，交并比） 预测框(Prediction)与原标记框(Ground truth)之间的交集面积除以他们之间的并集面积。Confidence Score Confidence Score 置信度分
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2024-06-06 11:00:20
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上来一个公式 一、概念①支持度：P(A ∩ B)，既有A又有B的概率 ②置信度： P(B|A)，在A发生的事件中同时发生B的概率 p(AB)/P(A) 例如购物篮分析：牛奶 ⇒ 面包 例子：[支持度：3%，置信度：40%] 支持度3%：意味着3%顾客同时购买牛奶和面包 置信度40%：意味着购买牛奶的顾客40%也购买面包 ③如果事件A中包含k个元素，那么称这个事件A为k项集事件A满足最小
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2023-12-14 09:56:58
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提要yolov3 在网络最后的输出中，对于每个grid cell产生3个bounding box，每个bounding box的输出有三类参数：一个是对象的box参数，一共是四个值，即box的中心点坐标（x,y）和box的宽和高（w,h）;一个是置信度，这是个区间在[0,1]之间的值；最后一个是一组条件类别概率，都是区间在[0,1]之间的值，代表概率。假如一个图片被分割成 SxS 个grid ce
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2024-05-03 14:21:19
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翻译原文：https://blog.paperspace.com/how-to-implement-a-yolo-v3-object-detector-from-scratch-in-pytorch-part-3/本篇文章是《如何使用PyTorch从零开始实现YOLO(v3)目标检测算法》的第四部分。这系列论文一共有五篇文章，五篇文章的主要内容在下文中有涉及。如果有问题欢迎和我交流~&
置信度(confidence)还存在一个很关键的问题：在训练中我们挑选哪个bounding box的准则是选择预测的box与ground truth box的IOU最大的bounding box做为最优的box，但是在预测中并没有ground truth box，怎么才能挑选最优的bounding box呢？这就需要另外的参数了，那就是下面要说到的置信度。置信度是每个bounding box输出的
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2024-02-15 16:40:37
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# 深度学习的二值化阈值与置信度阈值
在深度学习的应用中，我们经常会遇到“阈值”的概念，尤其是在分类任务中。本文将深入探讨二值化阈值与置信度阈值的概念，并通过代码示例来说明它们的应用。
## 一、二值化阈值
### 1. 什么是二值化阈值？
二值化阈值（Binarization Threshold）是将连续特征转换为离散特征的一种方法。在图像处理或者信号处理等领域，二值化是将图像或信号转化
废话不多说，本篇博客就是为什么总结一下yolo系列的主体思想，方便回头查看。有任何问题欢迎交流YOLO v1一、主体思想 １. 将输入图片划分为S×S的网格。如果一个目标的中心落入一个网格单元中，则该网格单元负责检测该目标。２. 每个网格单元预测B个bounding boxes和这些bboxes的置信度分数(confidence scores)。置信度分数反映了该模型对box包围目标的信心，以及它
如何判断对象检测算法运作良好呢？一、交并比（Intersection over union，IoU） 是产生的候选框（candidate bound）与原标记框（ground truth bound）的交叠率，即它们的交集与并集的比值，理想情况下是完全重叠，即比值为1一般约定，在计算机检测任务中，如果IoU≥0.5，就说检测正确。当然0.5只是约定阈值，你可以将IoU的阈值定的更高。Io
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2024-05-09 23:30:10
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一.RCNN选择性搜索Crop后分类（两种传入网络的方法，那种长宽都缩放到网络大小的比较好）用SVM分类（FC的没有SVM的好，可能毕竟是没有训练吧）速度：50s/img（慢）Bounding Box 回归 二.Fast-RCNNROI（可BP）建议区还是选择性搜索速度：0.32 三.Faster-RCNNRPN 位置建议网络，输出那一层，每个卷积核对应
Python-Opencv中阈值化操作和自适应阈值化，二值化操作阈值化阈值化图像其实就是对灰度图像进行二值化操作，根本原理是利用设定的阈值判断图像像素为0还是255，所以在图像二值化中阈值的设置很重要。图像的二值化分为全局二值化和局部二值化，其区别在于阈值是否在一张图像进行统一。全局阈值化 全局阈值法方法就是将图像中低于某个阈值的像素设置为黑色（0），而其他的设置为白色（255）。全局固定阈值很容
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2023-10-21 01:09:06
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