Xiaobai_rabbit0的博客

Pytorch搭建yolo3yolo3实现思路一、预测部分1、主干网络darknet53介绍2、从特征获取预测结果3、预测结果的解码4、在原图上进行绘制二、训练部分1、计算loss所需参数2、pred是什么3、target是什么4、loss的计算过程训练自己的yolo3模型源码下载yolo3实现思路一、预测部分1、主干网络darknet53介绍YOLOv3相比于之前的yolo1和yolo2，改进较大，主要改进方向有：1、主干网络修改为darknet53，其重要特点是使用了残差网络Residua

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Faster-RCNN什么是FasterRCNN目标检测算法Faster-RCNN实现思路1、预测部分1.1、主干网络介绍1.2、代码实现2、获得Proposal建议框2.1、Proposal网络介绍2.1.1、Proposal代码实现2.2、Proposal建议框的解码2.2.1、Proposal建议框的解码代码实现2.3、对Proposal建议框加以利用（RoiPoolingConv）3、在原图上进行绘制4、整体的执行流程二、训练部分1、建议框网络的训练1.1、实现代码2、Roi网络的训练2.1、代码实

yolo1、2、3和SSD网络结构对比1、yolo11.1、yolo1网络结构1.2、yolo1网络代码1.3、预测结果2、yolo22.1、yolo2网络结构2.2、yolo2解码部分代码2.3、yolo2网格部分代码2.4、预测结果3、yolo33.1、yolo3网络结构3.2、yolo3网络代码3.3、yolo3预测结果4、SSD4.1、SSD网络结构4.2、SSD网络部分代码4.3、预测结果5、总结1、yolo11.1、yolo1网络结构由图可见，其进行了二十多次卷积还有四次最大池化，其中3

SSD算法网络结构网络结构通过该图我们可以发现，其网络结构如下：1、首先通过了多个3X3卷积层、5次步长为2的最大池化取出特征，形成了5个Block，其中第四个Block的shape为(?,38,38,512)，该层用于提取小目标（多次卷积后大目标的特征保存的更好，小目标特征会消失，需要在比较靠前的层提取小目标特征）。2、进行一次卷积核膨胀dilate（关于卷积核膨胀的概念可以去网上搜索以下哈）。3、读取第七个Block7的特征，shape为(?,19,19,1024)4、分别利用1x1和3x

前言在Github上我们可以看到许多模型，他们都有mAP值的评价指标，如下图所示：什么是TP、TN、FP、FNTP的英文全称为True Positives，其指的是被分配为正样本，而且分配对了的样本，代表的是被正确分类的正样本，。TN的英文全称为，其指的是被分配为负样本，而且分配对了的样本，代表的是被正确分类的负样本。FP的英文全称为False Positives，其指的是被分配为正样本，但分配错了的样本，代表的是被错误分类的负样本。FP的英文全称为False Negatives，其指的是被分

目标检测评价指标IOU什么是IOUIOU的特点全部实现什么是IOU神经网络的应用还有许多，目标检测就是其中之一，目标检测中有一个很重要的概念便是IOU。IOU是一种评价目标检测器的一种指标。下图是一个示例：图中绿色框为实际框（好像不是很绿……），红色框为预测框，当我们需要判断两个框之间的关系时，需要用什么指标呢？此时便需要用到IOU。计算IOU的公式为：可以看到IOU是一个比值，即交并比。在分子部分，值为预测框和实际框之间的重叠区域；在分母部分，值为预测框和实际框所占有的总区域。IO