YOLOv1（2016）首次将目标检测转化为回归问题，边框回归直接预测（x,y,w,h）VGG16为backbone，7*7网格负责预测，每个网格预测2个bbox，输出7x7x30损失包括：坐标预测损失、置信度预测损失、类别预测损失（都是误差平方和SSE损失？损失权重不一致而已，总方误差相加注意：和MSE并不是一样的，有点区别）优缺点：简单、快、小目标检测不佳、召回率低、定位不准（是由于损失函数的
1、将回归和分类放到阶段。两阶段网络都是将分类和回归分为两部分。2、Yolo 2016年出现。针对bx做回归，回归出类别的概率。使用独立的神经网络预测bx的位置和类别概率。（regeression problem）,一次迭代出全部结果。（bx本来就是一个回归问题，左上角右下角坐标，类别概率也当做回归问题） 假正例：模型认为是正例，但判断错误，例
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2024-08-11 09:12:06
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1、Yolo是将目标识别看做一个回归问题，其实不存在正负例不均衡的问题，之后以loss设置权重是因为使两个样本相对均匀，但也没必要将正负例调节为1:1。（回归问题没有必要将正负例分为1:1）2、loss设计对于大框和小框不合适，对于小物体检测不好检测。（小物体检测力度不够：切分网格太粗，IOU设计有问题，loss设计有问题） YOLO v2:  
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2024-06-28 17:01:26
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Yolov1整体思路就是利用CNN做回归任务，预测出物体框的坐标；输入s*s的图片。每一个小格子两种候选框（v1中只有两种），目标是要计算候选框的IoU值与置信度；计算IOU，IoU 计算的是 “预测的边框” 和 “真实的边框” 的交集和并集的比值，选择IOU值大的候选框进行后微调，NMS(非极大值抑制)去除另一个IoU比较低的候选框；计算每个格子confidence置信度，然后根据阈值去除可能性
前言：之前利用yolov3模型,迫于没有好设备的现状，在不使用类似于pycharm或者VScode这种IDE的情况下，实现了在本地数据集上的运行。通过120个epoch，将7000多的loss降到了400左右回顾：我主要实现了对于本地数据集的读取以及相关信息提取。主要写了1.文件改名函数2.数据集分割函数3.bbox反解函数4.标注提取函数并没有对网络结构做任何更改。虽然一般的建议是，不需要改变模
0 前言在前面一段时间一直在研究Faster R-CNN，对YOLO系列没有太深入了解，由于现在需要将检测网络用于工程应用，所以决心重新去深入理解YOLO系列算法。1 正文1.1 网络输入上图就是Yolo V1的网路结构图，看起来很简单，原图片---卷积----全连接---输出，首先Yolo V1的输入是固定的448×448，这是因为在检测网络中全连接层是固定的，那么倒推回去输入图片也就是固定的了
1、YOLOV2相对YOLOV1的改进Yolo v2相比yolo v1更快，而且更准。它有以下几点改进： 1、batch normalization：使用了BatchNorm，不再使用droput让网络更容易拟合。 2、使用高分辨率图像微调分类模型：在预训练的ImageNet模型上，使用更高分辨率图片对模型进行fine-tune，得到了更好的分类器。 3、采用先验框：使用了anchor，去除了yo
YOLOv5 github：GitHub - ultralytics/yolov5: YOLOv5 ? in PyTorch > ONNX > CoreML > TFLite先从github下载源码到本地，用pycharm打开工程 采集数据：本次采集数据采用的方式是录取视频，然后用python截取视频帧当做图片，这是处理代码：import cv2
import os
最近遇到一些卡证识别的检测问题，打算先把理论知识梳理一下，随后还会梳理一版代码注释。region+proposal来检测的框架，这一系列速度和精度不断提高，但是还是无法达到实时。存在的主要问题为：速度不够快，主要原因是proposal比较多，特征进行分类的时候,相同区域的特征计算多遍，所以BGR大神有了最新作品，Y
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2023-10-20 22:33:56
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最近看了Deep Learning中关于目标检测的一些内容，其中大部分的内容都是Coursera上吴恩达卷积神经网络的课程，没看过的可以看一下，讲的很好，通俗易懂，只是在编程作业中关于网络训练以及具体的细节没有体现，可能是网络太复杂，不太好训练。。于是想看一下原作者的论文，看看有没有实现的细节，虽然论文里也米有具体的实现，但是啃下一篇论文还是挺开心的。写博客只是阶段性的复习一下自己的学习成果，
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2024-08-12 16:04:19
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模型评价参数：参考博客：【YOLO学习】召回率（Recall），精确率（Precision），平均正确率（Average_precision(AP) ），交除并（Intersection-over-Union（IoU））mAP计算代码链接：https://github.com/Cartucho/mAP 在\mAP-master\input目录下有三个文件夹，如图。我们需将每个文件夹下的文件替换为自
1 概述YOLO系列模型是一种基于深度学习的目标检测算法，它可以快速地在图像中定位和识别多个对象，历代以来以速度快而被人称道。2 YOLO系列2.1 YOLOv1YOLO模型的第一个版本，它将输入图像划分为7x7个网格，每个网格负责预测两个边界框和一个类别标签。YOLOv1使用一个全卷积神经网络来直接输出边界框的坐标、置信度和类别概率。YOLOv1的优点是速度快，背景误检率低，通用性强，但是缺点是
# 教你实现 YOLO 模型中的回归判别思想
在机器学习领域，YOLO（You Only Look Once）是一个非常流行的对象检测算法。对于刚入行的小白，可能会对如何实现包含回归判别思想的 YOLO 网络感到困惑。本文将分步指导你如何进行，并提供所需的代码示例。
## 整体流程
首先，我们来了解一下实现 YOLO 模型的大致流程。以下是步骤摘要：
| 步骤 | 描述
本弱又搬了另外一个博客的讲解：缩进YOLO全称You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection，是在CVPR2016提出的一种目标检测算法，核心思想是将目标检测转化为回归问题求解，并基于一个单独的end-to-end网络，完成从原始图像的输入到物体位置和类别的输出。YOLO与Faster RCNN有以下区别： Fa
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2024-04-22 09:51:21
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边框预测公式分析 Cx，Cy 是 feature map 中 grid cell 的左上角坐标；Pw，Ph 是预设的 anchor box 映射到 feature map 中的宽和高。最终得到的边框坐标值是 bx，by，bw，bh，即边界框 bbox 相对于 feature map 的位置和大小，是我们需要的预测输出坐标。但网络实际上的学习目标是 tx，ty，tw，th 偏移量（offs
目录一.前言二.yolov7环境搭建直接进入正题，环境搭建开始：Anaconda:Pycharm:cuda：cuda安装：cudnn：三.虚拟环境安装创建虚拟python环境：Pytorch: 四.总结一.前言那么我对接下来要出的yolov7相关博客的主要内容进行一个前言总结：1. 对网上相关博客进行整理归纳总结，真正意义上的帮助零基础小白实现yolov7的推理和训练 2.深
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2024-05-27 15:54:52
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Windows下Anaconda4.9.2+Pycharm Community+CUDA10.1+CUdnn7.6.5.32+PyTorch1.7.1环境配置一、搭建anaconda安装Anaconda主要是搭建python的虚拟环境，之后我们进行yolov7的detect和train都会在终端进行安装环境包：链接：https://pan.baidu.com/s/1GYOa9JfRMsz8rL12
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2024-07-03 21:46:58
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对于什么是边框回归Bounding-Box regression这个问题可以牵扯出不少问题，比如为什么要边框回归？什么是边框回归？边框回归怎么做的？边框回归为什么宽高，坐标会设计这种形式？为什么边框回归只能微调，在离真实值Ground Truth近的时候才能生效？为什么要边框回归如图1所示，绿色的框表示真实值Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取的候选区域/框R
转载: http://write.blog..net/postedit 在上一篇文章中，介绍了以region+proposal来检测的框
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2018-04-16 16:25:00
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转战米国，经过一段时间的调整和适应，终于有时间整理下最近做的一个项目。从infra到云到大数据到AI，各个领域都应该保持学习，技术的道路从来都不是一帆风顺。1. 场景介绍MOBA玩家都比较熟悉不论是DOTA2还是LOL，游戏内会有minimap，为玩家提供位置、视野及信号等信息，帮助对局势进行判断。假设我们在一个非直播的比赛数据页面，通过小地图的数据，一方面帮助高玩在没有流量的情况下也能合理分析比
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2024-05-10 17:23:55
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