目标检测中的先验框详解（原作者以yolov2，yolov3为例写得非常详细）

最新推荐文章于 2025-10-15 21:14:51 发布
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【YOLO系列】YOLOv5超详细解读（源码详解＋入门实践＋改进）
路人贾的博客
03-03 23万+
一文带你详细了解YOLOv5（含YOLO系列论文讲解+源码详解+入门实践+算法改进）
【目标检测】yolo系列：从yolov1到yolov5之YOLOv3详解及复现
qq_42368281的博客
02-09 4906
在v1、v2的原理和技巧介绍之后，v3除了网络结构，其余的改变并不多。本文着重描述yolov3的原理细节。 相关阅读： 论文：YOLOv3: An Incremental Improvement 源码：https://github.com/ultralytics/yolov3 1. Yolov3网络结构 1.1 backbone：Darknet-53 Yolov3使用Darknet-53作为整个网络的分类骨干部分。backbone部分由Yolov2时期的Darknet-19进化至Darknet-53，加深了
Yolo v3英文原文
07-13
计算机视觉中目标检测的最新算法Yolo v3，相较于Yolo,Yolo v2 有了大幅度提升。
YOLO-先验框/anchor(锚点)
_____
12-12 4754
什么是Anchor？
在yolo中什么是先验框
最新发布
cpluspluszz的博客
10-15 706
先验框是 YOLO 等单阶段目标检测算法中预先设定的、代表常见物体形状和大小的边界框模板。它们被放置在特征图的每个网格单元上，模型的任务是预测相对于这些模板的精细调整（偏移量和缩放），以及框内物体的存在概率和类别概率。这种机制极大地简化了目标检测的学习过程，提高了定位精度和速度，是多尺度检测的关键组成部分。
Yolov3中先验框生成
m0_56171249的博客
06-25 3196
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言 一、K-means聚类先验框 二、先验框、真实框、预测框 代码 总结 前言 看了Yolov3系列已经有段时间了，网上很多有关yolov3的讲解，在此，我将个人对预测框参数理解讲一下，如果有错误的地方，希望大家指正。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一、K-means先验框 1、K-means算法简介 聚类是一个将数据集中在某些方面相似的数据成员进行分类组...
yolov3 先验框讲解与代码实现
JY丫丫
07-26 9437
不同尺度先验框与目标物体大小 随着输出的特征图的数量和尺度的变化，先验框的尺寸也需要相应的调整。YOLO2已经开始采用K-means聚类得到先验框的尺寸，YOLO3延续了这种方法，为每种下采样尺度设定3种先验框，总共聚类出9种尺寸的先验框。在COCO数据集这9个先验框是： (10x13)，(16x30)，(33x23)，(30x61)，(62x45)，(59x119)，(116x90)，(156x198)，(373x326)。 分配上，在最小的13 * 13特征图上（有最大的感受野）应用较大的先验框(116
YOLOV5详解
m0_59161923的博客
07-23 990
Focus模块在v5中是图片进入backbone前，对图片进行切片操作，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，类似于邻近下采样，这样就拿到了四张图片，四张图片互补，长的差不多，但是没有信息丢失，这样一来，将W、H信息就集中到了通道空间，输入通道扩充了4倍，即拼接起来的图片相对于原先的RGB三通道模式变成了12个通道，最后将得到的新图片再经过卷积操作，最终得到了没有信息丢失情况下的二倍下采样特征图。将原来的残差块的堆叠进行了一个拆分，拆成左右两部分：主干部分继续进行原来的残差块的堆叠；
经典目标检测YOLO系列(二)YOLOv2算法详解
qq_44665283的博客
01-10 4219
经典目标检测YOLO系列(二)YOLOv2算法详解
YOLOV3目标检测原理——详解
qq_52191127的博客
08-10 1726
本文是自己在b站视频讲解学习，并且查阅理解许多文章后，做的通俗理解与总结，欢迎评论交流。yolov3检测分两步：1、确定检测对象位置2、对检测对象分类（是什么东西）即在识别图片是什么的基础上，还需定位识别对象的位置，并框出。我们首先上一幅图宏观理解下图中的红框是通过在yolov3检测最后得出的（bounding box），又如下图的黄色框也是yolov3处理图片过程如下。
《YOLO目标检测》—— YOLO v2 详细介绍
weixin_73504499的博客
10-23 1543
是YOLO（You Only Look Once）系列算法中的一个重要版本，由Joseph Redmon等人在2016年提出。该算法在目标检测领域取得了显著的成就，以其高效、准确的特点受到了广泛关注。
yolov5预训练模型.zip
08-04
此文件是yolov5的预先训练模型（包含yolov5s.pt、yolov5x.pt、yolov5l.pt），可以直接用来进行迁移学习、检测和测试，更新日期为2020年8月4日。验证8月4日github上面代码可以直接训练。
Yolo v5
qq_52893243的博客
06-23 1430
yolo v5算法
YOLO系列学习
孟孟单单的博客
05-05 3215
目录0 一些小知识0.1 先验框 anchor box0.2 网络结构图1 YOLOv1学习2 YOLOv2学习 0 一些小知识 yolo官方网站：https://pjreddie.com/darknet/ YOLOv3论文全文完整理解翻译 0.1 先验框 anchor box 目标检测中anchor box(先验框)的理解 先验框的个人理解 先验框最早提出于Faster RCNN，初衷是为了代替selective search算法。 先验框是根据特征图生成的，即，特征图上每个位置都有一定数目不同比例的
yolov5的后处理解析
panghuzhenbang的博客
07-28 1万+
，其中开头的1表示batch_size，(20,20)、(40,40)、(80,80)分别为3个特征层的形状大小，255=3*(80+4+1)，3表示每个特征点对应的3个先验框，80为one-hot后的各类别概率，4为先验框的回归参数，1为先验框是否包含物体的概率大小。这里需要注意的是，公式中的解码结果是根据先验框的位置信息进行解码的，如果给定的是先验框的实际位置信息，则解码出来的结果就是实际框的位置信息，这样就不需要针对不同特征层的不同先验框位置进行解码；
Yolov5算法解读
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以梦为马，不日抵达。
11-28 4万+
yolov5于2020年由glenn-jocher首次提出，直至今日yolov5仍然在不断进行升级迭代。Yolov5有YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x四个版本。文件中，这几个模型的结构基本一样，不同的是和这两个参数。yolov5主要分为输入端，backbone，Neck，和head(prediction)。backbone是New CSP-Darknet53。Neck层为SPFF和New CSP-PAN。Head层为Yolov3 head。
yolo v5
记录/交流，加油啊呀...
06-06 1070
参考 睿智的目标检测56——Pytorch搭建YoloV5目标检测平台 原理 前处理 网络结构 整体思想 思想框架 特征提取-特征加强-预测先验框对应的物体情况。 改进部分 1、主干部分：使用了Focus网络结构，具体操作是在一张图片中每隔一个像素拿到一个值，这个时候获得了四个独立的特征层，然后将四个独立的特征层进行堆叠，此时宽高信息就集中到了通道信息，输入通道扩充了四倍。该结构在yolov5第5版之前有所应用，最新版本中未使用。 2、数据增强：Mosaic数据增强、Mosaic利用了四
计算机视觉——yolov5回归与跨网格预测、训练技巧（下篇）
想太多的学习日志
04-19 2701
3. YOLOv5目标框回归与跨网格预测策略 3.1 回顾：目标框PASCAL VOC标注格式 3.2 标记文件 一个例子 3.3 目标框回归 3.4 YOLOv5跨网格匹配策略 4. YOLOv5 训练技巧 4.1 训练预热warmup 4.2 自动计算锚框 4.3 超参数进化 4.4 自动混合精度训练 4.5 断点续训 !!!!!!!!! 4.6 多GPU训练 4.7 并行数据加载
目标检测算法——YOLO[v1~v3]
weixin_45820024的博客
01-15 1400
两阶经典检测器（Faster RCNN）利用两阶结构，先实现感兴趣区域的生成，再进行精细的分类与回归，虽出色地完成了物体检测任务，但也限制了其速度。YOLO v1算法利用回归的思想，使用一阶网络直接完成了分类与位置定位两个任务，速度极快。YOLO v2与v3在检测精度与速度上有了进一步的提升。
YOLOv3论文详解与源码实现
相比YOLOv1和YOLOv2仅依赖单一尺度进行预测，YOLOv3借鉴了FPN（Feature Pyramid Network）的思想，在Darknet-53主干网络的基础上，利用三个不同尺度的特征图进行目标检测：大、中、小三种尺寸的特征图分别负责检测小...
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