build_targets

南木老师 2024-04-24 08:37:46

课时名称	课时知识点
build_targets	详细讲解和分析了计算损失函数里面的一个重要子函数buildTargets的全部流程。

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前言理论详解：YOLO-V3-SPP详细解析 build_targets 讲解形式主要以流程图形式，逐流程详细解读每一行代码代码以pytorch框架为基础 targets处理整体流程这里主要介绍了targets的来龙去脉，targets指的是数据集中标注好的GroundTruth的目标信息，，build_target这个函数主要是处理当前批次的所有图片的targets，将当前批次的所有targets经过：宽高IOU筛选标注的yolo格式的box信息(xcenter,ycenter,w,h)(x_

build_targets()函数的作用：找出与该gt最匹配的先验框（anchor）下面的代码调试均是将train函数中的batchsize设置为2进行的，且每张数据集图片中只有一个目标为了更方便直观的理解代码，每一步都输出了变量的值 #这里na为锚框种类数 nt为目标数这里的na为3，nt为2 na, nt = self.na, targets.shape[0] # 类别边界盒索引锚框 tcls, tbox, indices, anch = [], [], [], [] # 利用ga.

超详细，yolov5之build_targets函数解读

这里我们实际推演一下yolov5训练过程中的anchor匹配策略,为了简化数据和便于理解，设定以下训练参数。输入分辨率(img-size)：608x608 分类数(num_classes)：2 batchsize：1 网络结构如下图所示: def build_targets(pred, targets, model): """ pred: type(pred) : <class 'list'> """ #p:predict,tar...

yolov5核心代码compute_loss和build_targets理解本文主要讲述yolov5anchor匹配策略-跨网格预测以及损失函数计算的核心过程理解，网络部分相对容易这里不再赘述。 1. yolov5跨网格匹配策略 yolov5最重要的便是跨网格进行预测，从当前网格的上、下、左、右的四个网格中找到离目标中心点最近的两个网格，再加上当前网格共三个网格进行匹配。增大正样本的数量，加快模型收敛。 j, k = ((gxy % 1. < g) & (gxy > 1.)).T

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