关于YOLO算法的备忘

YOLO算法（判断是行人 汽车 还是摩托车）

训练过程

1构建训练集

输入一张图片（网格设置成3*3） 设置两个archor box

对面个格子进行卷积

进行一个卷积的输出y={pc bx by bh bw c1 c2 c3  pc bx by bh bw c1 c2 c3 }

(两个颜色分别对应两个 archor box 的判断 )

(pc = 1 带便当前对象存在 )

(bx，by，bh，bw 代表边界框)

(c1 ,c2, c3对应识别的三个类)

输出 一个3*3*16的y 集合

2训练一个卷积网络

输入图片(100*100*3)

然后输出(3*3*16)

3预测

输入图像你的神经网络输出的尺寸是3*3*16

希望有对象的格子网络能更精确的描绘出对象的边框

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