Yolo v2、v3理论详解

最新推荐文章于 2024-10-18 13:42:29 发布
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#人工智能

这篇博客介绍了YOLOv2和YOLOv3目标检测模型的改进点。YOLOv2引入了BatchNormalization，增大了输入尺寸，使用AnchorBox并改进了边界框预测。YOLOv3则在三个尺度上预测，并采用了SPP结构和Mosaic图像增强技术，提升了检测性能。此外，还详细讨论了正样本选取策略和多尺度训练方法。
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yolo v2：yolo 9000,检测目标种类超过9000

 1.Batch Normalization

在每个卷积层后都添加了BN层，不再使用dropout

2.高分辨率分类器

从224*224——>448*448，更大的输入尺寸

3.使用anchor box

4.anchor聚类，K-means算法

5.目标边界框预测的改进，每个anchor只负责预测网格区域内的目标

6.更底层的信息，低层特征与高层特征融合

7.多尺度训练方法：416*416  480*480 每迭代10轮，就随机选择一个尺寸

BackBone：DarkNet-19  （19个卷积层）

YOLOv3:An Incremental Improvement(一种递增的提高)

yolo v3模型

 在三个预测特征层上进行预测的

每个预测特征层会使用三种尺度

 这个1是confidence score

在预测特征层1上预测大目标 在3上预测小目标

yolov3 目标边界框的预测

 正样本选取：只选与bounding box重合度最大的

不是最大的，但是超过阈值的，就丢弃

 yolov3 spp

Mosaic图像增强

之前的图像增强方法：随机裁剪 随机水平翻转 色度饱和度

 

 在yolo v3第一个预测特征层之前插入了spp结构

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