哥妞 海淀山后有哥妞

yolo各版本的对比

2020-05-18

yolo 是现在常用的目标检测模型,大家知道他们之间的区别嘛?

1 一些概念或者细节

yolo v1 : 最后两层是全连接层层,之后的 yolo 版本是全卷积层。

滑窗、区域选择是不同的。yolo 是用的区域选择。

Iou: intersection over union 交并比,是一个非常重要的衡量指标。

Iou、1-IoU 可以做为

Iou = 交集 / 并集

物体的中心点落在哪个格子里,就用哪个格子做预测。但预测阶段不需要使用中心点。

NMS 非极大抑制 概念

NMS 即 non maximum suppression 即非极大抑制,顾名思义就是抑制不是极大值的元素,搜索局部的极大值。在最近几年常见的物体检测算法(包括rcnn、sppnet、fast-rcnn、faster-rcnn等)中,最终都会从一张图片中找出很多个可能是物体的矩形框,然后为每个矩形框为做类别分类概率。

Objects as Points 不需要 NMS

anchor free 概念

1.目标检测算法一般可分为 anchor-based、anchor-free、两者融合类,区别就在于有没有利用 anchor 提取候选目标框。

B. anchor-free类算法代表是CornerNet、ExtremeNet、CenterNet、FCOS等

2 yolo v1 缺点

缺点:

  1. 召回率低
  2. 出现很多定位不准的地方

yolo v1 的损失函数

解释:包含两个部分

1)位置准不准(坐标准不准,宽高准不准)

2)类别准不准

让不含 object 的 box 的 confidence 影响小一点。

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3 yolo v2

相对于 yolo v1 最大的变化,是使用了anchor box

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增加 anchor 准确率下降,但是召回率上升不少。

融合。

passthrough 了解一下即可。

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4 yolo v3

总共 100 多层

PS: 下图中的数字是指网络的层的序号。

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5 yolo v4

没什么创新,是 CV 技术的大杂烩,但是效果好。

可以用来复习、检验自己的 CV 技术。


1分也是爱


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