YOLO中参数和函数说明

最新推荐文章于 2025-05-19 16:49:11 发布
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分类专栏： 深度学习 文章标签： 函数 源码

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1.YOLO中参数和函数说明

http://blog.youkuaiyun.com/u011507206/article/details/68946952



2.YOLO源码详解（一）-训练

http://lib.youkuaiyun.com/article/deeplearning/51250


3.YOLO源码解析
https://zhuanlan.zhihu.com/p/25053311

YOLO11改进 | 损失函数 | 添加同时关注Box形状和尺寸的Shape-IoU【含公式+代码+实验对比】
weixin_43199439的博客
05-05 202
我们采用如下公式来定义ShapeSimwphpw_p, h_pwp​hp​：预测框宽高；wghgw_g, h_gwg​hg​：真实框宽高；βββ：控制形状敏感程度的超参数，常设为 2~4。可以理解为：✅ 如果预测框宽高比和GT框差不多，ShapeSim ≈ 1，IoU几乎不变；❌ 如果宽高比差异很大，ShapeSim < 1，惩罚IoU，从而网络更倾向预测出正确形状的框！最终的特性描述📦 同时优化位置 + 形状更精准还原真实框⚡ 计算开销小。
YOLO中LOSS函数的计算
北溟客的博客
06-06 5760
YOLO中LOSS函数的计算代码解读无目标位置confidence的delta：0 - l.output[obj_index]有目标位置confidence的delta：1 - l.output[obj_index]有目标位置坐标（x,y,w,h）的delta有目标位置class的delta代码分析和公式差异二分类交叉熵求梯度关于参数 关于YOLO中LOSS函数的文章很多，GaintPanda大神最近连写三篇，这里还是从代码分析的角度再班门弄斧一下。 LOSS函数在反向传播的时候，已经分解成l.delta按
YOLO源码详解（五）-追本溯源7*7个grid
木凌的博客
12-15 8268
作者：木凌 时间：2016年11月。 文章连接：http://blog.youkuaiyun.com/u014540717 QQ交流群：554590241 最近一直有人在问，把图像分为7*7个网格，每个网格推荐两个框是什么意思，一直没搞明白，今天我们就从源码入手，追本溯源，彻底理解7*7个grid 在YOLO源码详解（三）- 前向传播（forward）里，我们分析了detection_lay...
神经网络中的参数解读
yudiemiaomiao的博客
05-17 2万+
1.Batch_Size(批尺寸) 该参数主要用于批梯度下降算法(Batch Gradient Descent)中，批梯度下降算法是每次迭代都遍历批中的所有样本，由批中的样本共同决定最优的方向，Batch_Size 正是批中的样本数量。 若数据集比较小，可以采用全数据集(Full Batch Learning)的形式，由全数据确定的方向能更好地代表样本总体，从而更准确地朝向极值所在的方向；但该种
YOLOv3损失函数与训练模块的源码解析
u012133341的博客
04-15 662
损失函数：YOLOv3的损失函数包括定位损失（BCELoss和MSELoss）、置信度损失（BCELoss）和分类损失（BCELoss），通过加权和优化模型性能。训练流程：包括数据加载、前向传播、损失计算、反向传播和优化，Darknet在darknet.c和yolo_layer.c中实现，PyTorch在train.py和utils/loss.py中实现。源码分析：Darknet的backward_yolo_layer计算损失，train_detector管理训练；
Yolo 超参数详解
2301_79863908的博客
08-06 2429
yolo超参数详解
yolo的参数解读
wxshan3的博客
09-19 1536
一、网络结构图： layer filters size input output 0 conv 32 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -&gt; 416 x 416 x 32 1 max 2 x 2 / 2 416 x 416 x 32 -...
YOLO算法检测模型训练参数大合集！！再也不用看不懂超参啦！
千天夜的博客
05-28 1957
YOLO算法检测模型训练参数大合集！！再也不用看不懂超参啦！
yolo中cfg文件读取，说明和理解， yolo层 route层 net层
darren_ying0803的博客
07-10 466
route层之前一般是yolo层或者upsample层，yolo层或者upsample层的结果不用管，后面会有对应的route来接它。route的作用是引出之前的feature结果或者是将之前两层的feature 进行concat，再作为下一层的输入。本质上，他是一个融合层，它的作用是在当前层引出之前卷积所得到的特征层。本质上，他是一个新的起点。
YOLO模型predict（预测/推理）的参数设置
最新发布
ocean00008899的博客
05-19 384
本文介绍了在使用YOLO模型进行预测/推理时，如何调整参数以优化结果。主要参数包括conf（置信度阈值），通过调整该值可以控制模型识别物体的数量，例如将conf设置为0.66时，识别结果会减少，而设置为0.05时，识别结果会增加。此外，文章还提到了其他关键参数，如task（任务类型）、mode（模式）、source（源文件）、classes（指定识别类别）等。通过调整这些参数，用户可以自定义模型的预测行为。最后，文章建议参考官方文档和default.yaml文件以深入了解所有可用参数及其作用。
从零开始实现YOLO V3——day3损失函数与模型训练
褪色的博客
04-01 805
在Day2的内容中提到目标检测算法实际上需要完成3个机器学习的子任务，这三个任务分别是1）判断候选框内是否包含物体的2分类任务；2）识别候选框中图像类别的图片分类任务；3）预测框位置和大小的回归任务。
yolo_v5参数合集（9月份更新）
09-04
yolo_v5x, yolo_v5l, yolo_v5m, yolo_v5s的参数合集 来自ultralytics的google drive
YOLOv8训练参数详解（全面详细、重点突出、大白话阐述小白也能看懂）
热门推荐
qq_37553692的博客
05-27 11万+
model: 模型文件的路径。这个参数指定了所使用的模型文件的位置，例如 yolov8n.pt 或 yolov8n.yaml。模型文件包含了已经训练好的模型的权重和结构。 data: 数据文件的路径。该参数指定了数据集文件的位置，例如 coco128.yaml。数据集文件包含了训练和验证所需的图像、标签和其他数据的信息。 epochs: 训练的轮数。这个参数确定了模型将会被训练多少次，每一轮都遍历整个训练数据集。训练的轮数越多，模型对数据的学习就越充分，但也增加了训练时间。
初探 YOLOv8（训练参数解析）
qq_44231797的博客
06-27 2926
YOLO 因为性能强大、消耗算力较少，一直以来都是实时目标检测领域的主要范式。该框架被广泛用于各种实际应用，包括自动驾驶、监控和物流。其高效、准确的物体检测能力使其成为实时识别行人和车辆等任务的理想选择；在物流方面，它有助于库存管理和包裹跟踪，通过 AI 能力帮助人们在很多工作上提高了效率。R-CNN系列（R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN）：首次引入了区域建议网络（Region Proposal Network），然后对提议的区域进行分类。
YoloV8训练参数篇
记录图像处理中遇到的点点滴滴
08-30 2936
本文介绍了训练中非常重要的一些参数和使用搭配，帮助大家更好理解yolov8的参数
Yolo网络参数说明
Ango_的专栏
03-14 1361
[net] # Testing #batch=64 #subdivisions=8 # Training batch=64 subdivisions=4 width=416 height=416 channels=1 momentum=0.9 decay=0.0005 angle=45 saturation = 1.5 exposure = 1.5 hue=.1 learning_rate=0.001 burn_in=1000 max_batches = 500200 policy=steps step.
YOLOv5参数大全(parse_opt篇)
qq_44231797的博客
04-14 3771
YOLOv5的opt参数解释
yolo网络参数的解析与存储
夏日山间过
07-09 668
参考： yolo网络分析 yolo v3论文解析 yolo网络结构定义的cfg文件 yolo中的网络采用和caffe差不多的方式。都是通过一个顺序堆叠layer对神经网络结构进行定义的文件。区别在于：yolo采用自己定义的cfg文件格式，需要自己实现解析功能。而caffe无需自己实现解析文件的功能，但缺点是对第三方库依赖严重，在编译常出现无法链接的错误。 cfg文件的格式可以总结如下： [ne...
Yolov8模型调参大全：超详细解读每一个参数
weixin_45303602的博客
07-04 1万+
defalut.yaml配置文件用于设置Yolov8模型的训练和预测参数。 4.1. 类型/模式参数 4.1.1. task: detect 指定Yolov8的任务类型，默认为detect，您也可根据实际应用场景设置为segment、classify、pose等。 4.1.2. mode: train 指定Yolov8的运行模式，默认为train，您也可根据实际操作设置为val、predict、export、track、benchmark等。 4.2. 训练参数 4.2.1. model 模型文件
yolo中decode函数
02-25
### 解码函数在YOLO中的作用 解码函数用于将网络输出的特征图转换为目标边界框的具体坐标以及类别概率。这一过程对于YOLO系列模型至关重要，因为这些模型直接预测相对于网格单元的位置偏移量和置信度分数。 #### ...
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