学习笔记（3):深度学习-物体检测-YOLO实战系列-置信度误差与优缺点分析

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#深度学习 #人工智能 #架构 #算法 #网络

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Yolo-v5

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Yolo

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的物体检测和图像分割模型，由华盛顿大学的Joseph Redmon 和Ali Farhadi 开发。 YOLO 于2015 年推出，因其高速和高精度而广受欢迎

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究（下）
qq_36130719的博客
04-28 960
本文结合ROS操作系统、软件仿真平台Gazebo、通信包MAVROS以及PX4来进 行无人机目标检测的仿真实验，如下图是PX4的软件在环(SITL)仿真的系统通信接口连接图如下图4-15所示：在仿真系统中，由Gazebo提供一个虚拟世界的仿真环境，并且提供无人机仿真模 型和虚拟的GPS、IMU等各种传感器的相关数据。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机目标检测算法轻量化研究
qq_36130719的博客
08-01 1460
在Darknet深度学习框架支撑下，注重精度速度均衡化的YOLO系列算法结 合新算法思想，不断推陈出新。而YOLO系列经典算法YOLOv3，继承了YOLOv1、 YOLO9000[ 61]算法精度高、推理速度块、检测种类多的优势，综合提高了各大尺 度目标的检测精度，算法思想如下：(1) 基于残差网络构建的骨干网络Darknet53，基本模块为下采样和残差块 的连续组合，详细结构见表2.1。下采样模块一方面可以降低网络计算量，另一 方面也增大了感受野，提高对大目标的检测性能；
yolov5自动标注挑选置信度低的测试样本加入训练
weixin_43422012的博客
10-09 375
【代码】yolov5自动标注挑选置信度低的测试样本加入训练。
一文带你了解YOLO中的置信度
AI_dataloads的博客
11-05 1万+
置信度是YOLO算法中一个非常关键的概念。它帮助我们了解算法对于每个预测结果的自信程度。当我们使用YOLO进行目标检测时，高置信度的预测结果通常更加可靠，而低置信度的结果则可能需要进一步的检查或修正。希望这篇博客能够帮助你更好地理解YOLO中的置信度及其计算方法！
YOLOv1中的损失函数：分类、定位与置信度损失的详解与实现
AI_dataloads的博客
11-06 7008
分类损失：模型在分类任务中由于类别预测错误而产生的损失。在目标检测中，分类损失通常来自于模型对于每个网格单元预测的置信度和实际物体类别的误差。由于目标检测任务通常涉及到多个类别的物体，因此分类损失是一个非常重要的组成部分，它可以帮助模型更好地区分不同类别的物体，提高目标检测的准确性。定位损失：模型在定位任务中的误差值，即预测框与实际框之间的差异。在目标检测中，定位损失通常来自于模型对于每个网格单元中物体位置的预测误差。通过计算预测框和实际框之间的差异，定位损失可以用来衡量模型对于物体位置预测的准确性。
YOLO--置信度（超详细解读）
m0_71212744的博客
07-16 1万+
数值范围：置信度是一个介于0和1之间的数值。意义：它表示模型对预测框内存在目标对象的确信程度。如果置信度接近1，表示模型非常确信预测框内包含了目标对象；如果置信度接近0，则表示模型认为预测框内可能不包含目标对象。
修复YOLOFacePose中存在关键点异常的问题
wqthaha的专栏
09-19 1367
处理YOLOPose中存在的关键点检测越界问题
目标检测YOLO实战应用案例100讲-雾天环境下目标检测
qq_36130719的博客
01-07 1491
关于图像去雾算法的研究大致可以分为两个类别：第一个类别是以基于图像增强的方 式，其主要以基于Retinex的去雾算法、直方图均衡算法和小波变换算法为代表。第二个类 别是以基于大气散射模型的去雾算法，其以暗通道先验算法为主要代表。本章将会对图像 去雾原理进行分析、方法进行相关研究，并通过不同的去雾算法进行实验比较，进而选取 适合本论文的去雾算法。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于无人机的运动目标检测（续）
qq_36130719的博客
11-15 476
为了验证算法有效性，在HPatches、TUM、和VIRAT数据集上对改进的检 测器、原始的SuperPoint检测器及传统检测器进行特征点检测与特征点匹配的 消融实验对比。Synthetic Shapes数据集是MagicLeap研究人员在现有的OpenCV函数基础 上设计的，由简单的几何形状构成，如三角形、四边形、星星、直线、棋盘、 三维立方体、椭圆等，作者采用数据增强技术，对每张图像进行了随机缩放和 旋转，加入随机高斯噪声、运动模糊、亮度变化等，提高网络对光照、视角变 化的鲁棒性。
目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于双目视觉的目标检测与测距系统(中)
最新发布
qq_36130719的博客
09-13 709
双目立体匹配算法分为全局、半全局和局部立体匹配算法[41]。Scharstein等将双目立体匹配的过程总结为匹配代价计算、代价聚合、视差计算、视差细化四个阶段[42]。匹配代价代表的是左右图像中像素点之间的相关性，匹配代价的计算需要预先设定的视差范围，通过在设定的范围内计算获得每个像素相应的代价值，得到的匹配代价越小表示两个像素是同名点的可能性越大。匹配代价计算是所有立体匹配算法的基础，对匹配代价的计算将影响匹配的最终结果。经典的匹配代价求取方法有。
神经网络与深度学习笔记（三）
weixin_46232035的博客
04-03 859
神经网络与深度学习-W3。
计算机视觉之旅-进阶-物体检测
撸码猿的博客
06-15 763
无论是哪一类方法,目标检测的评价主要指标都包含准确率、召回率和mAP。1. 准确率(Precision)检测结果中真正的物体框占全部检测框的比例。2. 召回率(Recall)检测结果中真正的物体框占全部物体的比例。在不同召回率条件下的平均准确率。是综合考量准确率和召回率最重要的指标。物体检测是一个视觉任务中比较基础但也比较困难的问题,是许多高级视觉任务如行为识别,场景解析的基础。随着深度学习的发展,物体检测的精度也在快速提高。但对小物体,部分遮挡场景的检测依旧面临很大困难。
yolov5 评价指标
weixin_75205835的博客
11-25 8304
相信刚上手yolov5的小伙伴，对train.py和val.py 中的评价指标很疑惑吧。今天为大家讲解一下，争取用朴素的语言讲明白。
（13）深度网络模型训练评价指标之yolov5训练结果分析
yohnyang的博客
12-03 1万+
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深度学习的不确定性（Uncertainty/confidence score）与校准(Calibration)
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xys430381_1的专栏
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模型校准 Calibration: 一个工业价值极大，学术界却鲜有研究的问题！（原论文：On Calibration of Modern Neural Networks，论文中有一些基本的校准方法，包括温度缩放Temperature Scaling） 在大多情况下，我们只关心类别的预测 有多准，根本不 care 置信度是怎样的。然而，在一些实际应用场景下，置信度的度量也同样重要。 例如 对于自动驾驶中的目标识别任务，车辆的前方出现了一个人，神经网络会将其识别成塑料袋，此时输出的置信度为50%（低于阈值）
目标检测之详解yolov3的anchor、置信度和类别概率
AndyJ的学习之旅
07-25 1万+
参考1 参考2 参考3 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 cell，我们有B个anchor box，也就是说每个grid cell有B个
Pytorch深度学习框架YOLOv3目标检测学习笔记（四）——置信阈值和非最大抑制
watermelon的博客
11-18 4338
准备 在util.py中创建write_results函数来获取我们的正确检测结果 def write_results(prediction, confidence, num_classes, nms_conf = 0.4): 函数以prediction, confidence (objectness score threshold), num_classes (80, in our case)...
YOLOV3 测试图像添加置信度
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YOLOV3 测试图像添加置信度 int i,j; for(i = 0; i < num; ++i){ char labelstr[4096] = {0}; int class = -1; char possible[10];//存放检测的置信值 for(j = 0; j < classes; ++j){ sprintf(possible,"%.2f",de...
深度学习核心技术精讲100篇（五十八）- 如何量化医学图像分割中的置信度？
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07-22 1741
在过去的十年里，深度学习在一系列的应用中取得了巨大的成功。然而，为了验证和可解释性，我们不仅需要模型做出的预测，还需要知道它在做出预测时的置信度。这对于让医学影像学的临床医生接受它是非常重要的。在这篇博客中，我们展示了我们在韦洛尔理工学院进行的研究。我们使用了一个基于变分推理技术的编码解码架构来分割脑肿瘤图像。我们比较了U-Net、V-Net和FCN等不同的主干架构作为编码器的条件分布采样数据。我们使用Dice相似系数(DSC)和IOU作为评价指标来评价我们在公开数据集BRATS上的工作。 医学图像分割
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