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目标检测:横向理论基础
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9、正负样本匹配机制
AI大道理
2025-01-22 13:24:25
课时名称
课时知识点
9、正负样本匹配机制
《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbone、neck、head,剖析目标检测训练和推理中的每一个步骤为什么存在、作用是什么,包括标签分配、损失函数、优化器、NMS,捋顺目标检测具体实现的每个模块与步骤。
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9、正负样本匹配机制
课时名称课时知识点9、正负样本匹配机制《目标检测:横向理论基础》课程致力于帮助学生学习目标检测横向理论基础。常心老师将手把手从0开始解读目标检测概念、网络结构、训练和推理流程,剖析目标检测网络结构,解读每个模块为什么存在、作用是什么,包括Backbo
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【计算机视觉】YOLOv5至v8
正负
样本
匹配
与损失函数差异分析及移动端部署优化策略
内容概要:本文档整理了从YOLOv5到YOLOv8的关键知识点,包括正
样本
分配策略的演变,如v3采用得分最大值的候选框作为正
样本
,而v5则选择大于阈值的候选框;v8引入了动态
正负
样本
分配策略,与v5的静态策略形成对比。此外,还探讨了YOLO系列模型的Anchor
机制
、损失函数(特别是DFL),以及模型部署优化和剪枝技术,如MagnitudePruner权重剪枝和Slimming剪枝。最后,文档还介绍了目标跟踪算法,如SORT、ByteTrack,及其背后的卡尔曼滤波和匈牙利算法,并提供了相关源码解析链接。; 适合人群:对YOLO系列模型有一定了解,希望深入研究模型
机制
、优化及目标跟踪算法的研究人员或工程师。; 使用场景及目标:①理解YOLOv5到YOLOv8的技术演进;②掌握不同版本间的正
样本
分配、损失函数等核心差异;③学习模型部署优化及剪枝技术;④深入理解目标跟踪算法及其实现。; 阅读建议:文档内容较为专业和技术化,建议读者具备一定的深度学习基础,并结合实际项目进行理解和实践,同时参考提供的外部链接获取更多信息。
人脸检测与识别Demo程序
06年左右做的一个人脸检测与识别的DEMO程序, 看能不能传上去, 玩玩而已。
YOLOv6 全面拆解:损失函数与
正负
样本
匹配
机制
详解
YOLOv6在目标检测任务中改进了损失函数和
正负
样本
匹配
机制
。其损失函数采用CIoU Loss作为默认定位损失,并可选DFL Loss进行更精确的边界框回归;分类损失使用BCEWithLogitsLoss。
正负
样本
匹配
分为静态anchor
匹配
(基于IoU)和动态SimOTA方法(仅在大模型中启用),后者通过构建cost矩阵优化
匹配
效果。此外,YOLOv6支持多种NMS后处理方式,提升密集目标识别能力。这些改进使其在保持YOLO系列高效特点的同时,进一步提升了检测精度。
Yolov3-v5
正负
样本
匹配
机制
本文来自公众号“AI大道理”。什么是
正负
样本
?
正负
样本
是在训练过程中计算损失用的,而在预测过程和验证过程是没有这个概念的。正
样本
并不是手动标注的GT。
正负
样本
都是针对于算法经过处理生成的框而言,而非原始的GT数据。正例是用来使预测结果更靠近真实值的,负例是用来使预测结果更远离除了真实值之外的值的。训练的时候为什么需要进行
正负
样本
筛选?在目标检测中不能将所有的预测框都进入损失函数进行计算,主要原因是框太多,参数量太大,因此需要先将
正负
样本
选择出来,再进行损失函数的计算。
YOLOv5的
正负
样本
匹配
策略
总体来说,理解anchor-base
正负
样本
匹配
策略的关键,其实就是要搞清楚特征图上的grid网格,每个网格都会有预设的anchor,基于anchor与gtbox的iou阈值来定义正
样本
,只有理解了就很简单,其他anchor-base的方法也是大同小异。因为网络预测中心点的偏移范围已经调整到了( − 0.5 , 1.5 ),所以按理说只要Grid Cell左上角点距离GT中心点在(−0.5,1.5)范围内它们对应的Anchor都能回归到GT的位置处。这样会让正
样本
的数量得到大量的扩充。
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