YOLO視覺神經網路框架學習筆記

這幾天斷斷續續看了pulkitsharma的三篇文章,第三篇是解讀yolo視覺網路的,研讀的過程做了個簡單的閱讀筆記,對yolo框架有了個大體的了解,這篇筆記整理的邏輯並不夠好,很多細節也沒有具體記錄,因為原文寫的蠻好了,我只是記錄一下重點.如果感興趣歡迎閱讀. 歡迎點讚

丟棄所有概率小於或等於預定閾值（例如0.5）的框

對於其餘的框：

1.選擇概率最高的框，並將其作為輸出**

2.將iou大於閾值的其他框與上述步驟中的輸出框一起丟棄

3.重複步驟2，直到所有框都被用作輸出**或被丟棄

每個網格中有多個物件怎麼辦?

考慮以下場景：我們使用3 x 3網格，每個網格有兩個錨點，並且存在3個不同的物件類。因此，對應的y標籤將具有3 x 3 x 16的形狀。現在，假設我們在每個網格中使用5個錨定框，並且類別數已增加到5。因此目標將是3 x 3 x 5 x 5 = 3 x 3 x25。這就是訓練過程的完成方式-拍攝特殊形狀的影象，然後將其對映到3 x 3 x 16的目標（這可能會根據網格大小，錨點盒數和類數）。

拍攝形狀為（608、608、3）的輸入影象將此影象傳遞到卷積神經網路（cnn），然後返回（19、19、5、85）維輸出上述輸出的最後兩個維度被平坦化以獲得的輸出音量（19，19，425）：一。在這裡，乙個19 x 19網格的每個像元返回425個數字425 = 5 * 85，其中5是每個網格的錨點盒數

c。85 = 5 + 80，其中5是（pc，bx，by，bh，bw），而80是我們要檢測的類數

最後，我們進行iou和非最大抑制，以避免選擇重疊的框

神經網路學習之 Hopfield神經網路

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