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
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
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:
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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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
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
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
目录1. 何谓置信区间2. 计算置信区间2.1 正态分布均值的置信区间2.2 比例的置信区间2.3 非正态分布数据的置信区间3. 汇报置信区间4. Stata实例4.1 计算置信区间4.2 画置信区间5. 总结6. 相关推文 1. 何谓置信区间无论是描述性统计还是检验统计量，都是基于总体的样本进行估计的，因此存在不确定性。置信区间是指以同样的方式重新对总体抽样时，期望的估计出现在一定范围内的概率
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
2、数据表示笔记：左边的表示数据格式（每个模型不一样，数据格式就不一样），第一个是置信度，表示这个区域有无目标物，代表可靠程度，置信度越高，存在目标物体的可能性越大。后面四个参数表示定位的参数，对目标物体进行定位；最后三个表示分类问题表示的参数（这里表示C1、C2、C3三个类别对应的概率）。 b位置结果交给均方差，C类别结果交给交叉熵，然后将均方差损失函数核交叉熵损失函数叠加在一起构成整
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
一、NMS非极大值抑制用在最后阶段，即所有边界框都已经回归调整过后，对图片每一类使用NMS防止一个目标出现多个边界框。 1、非极大值抑制需要设置一个阈值 2、使用时间是最后调整完预测框位置后 3、多少个类就使用多少次非极大值抑制 3、每一类使用非极大值抑制后找到所有这类的边界框添加链接描述二、置信度置信度用来判断边界框内的物体是正样本还是负样本，大于置信度阈值的判定为正样本，小于置信度阈值的判定为
所谓置信度,也叫置信水平。它是指特定个体对待特定命题真实性相信的程度.也就是概率是对个人信念合理性的量度.概率的置信度解释表明,事件本身并没有什么概率,事件之所以指派有概率只是指派概率的人头脑中所具有的信念证据。置信水平是指总体参数值落在样本统计值某一区内的概率；而置信区间是指在某一置信水平下，样本统计值与总体参数值间误差范围。置信区间越大，置信水平越高。
一.考点归纳参数估计的基本原理1置信区间 （1）置信水平为95%的置信区间的含义：用某种方法构造的所有区间中有95%的区间包含总体参数的真值。（2）置信度愈高（即估计的可靠性愈高），则置信区间相应也愈宽（即估计准确性愈低）。 （3）置信区间的特点：置信区间受样本影响，具有随机性，总体参数的真值是固定的。一个特定的置信区间“总是包含”或“绝对不包含”参数的真值，不存在“以多大的概率包含总体参数”的问
又是写在前面的一些碎碎念，大家都去读这本书！！(●'◡'●)目录第三章 基础知识考察统计及数据分析知识假设检验贝叶斯统计概览模型及数据挖掘知识第四章 编程技能考察熟悉Pythonpandas数据可视化——matplotlib＆pyecharts文本处理——jieba＆wordcloud第三章 基础知识考察统计及数据分析知识假设检验假设检验中的两类错误①原假设成立的情况下错误地拒绝了原假设；②没有成
过拟合为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合。“一个过配的模型试图连误差（噪音）都去解释（而实际上噪音又是不需要解释的），导致泛化能力比较差，显然就过犹不及了。” 这句话很好的诠释了过拟合产生的原因，但我认为这只是一部分原因，另一个原因是模型本身并不能很好地解释（匹配）数据，也就是说观测到的数据并不是由该模型产生的。“统计学家说：我们让数据自己说话。言下之意就是要摒弃先验概率。而贝叶斯支持
还是目标检测相关~这次是Box Size置信度偏差会损害目标检测器检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。无数应用依赖于目标检测器的可靠置信度估计的准确预测。然而，众所周知，包括目标检测器在内的神经网络会产生错误校准的置信估计。最近的工作甚至表明，检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检
YOLO的CNN网络将输入的图片分割成网格，每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标，如图所示，可以看到车这个目标的中心落在右下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个车。每个单元格会预测B个边界框（bounding box）以及边界框的置信度（confidence score）
所谓置信度其实包含两个方面，一是这个边界框含有目标的可能性大小，二是这个边界框的准确度，置信度可以定义为
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
特点是一个高效而强大的目标检测网咯。它使我们每个人都可以使用 GTX 1080Ti 或 2080Ti 的GPU来训练一个超快速和精确的目标检测器。这对于买不起高性能显卡的我们来说，简直是个福音！在论文中，验证了大量先进的技巧对目标检测性能的影响，真的是非常良心!对当前先进的目标检测方法进行了改进，使之更有效，并且更适合在单GPU上训练；这些改进包括CBN、PAN、SAM等。网络结构最简
