用yolov3怎么用检测单类物体时,检测结果为person与标注错误怎么办

点击联系发帖人 时间：2019-04-06 16:23

yolov3怎么用

昨天介绍了yolov3怎么用发现大家对這一系列很感兴趣，从今天开始会连载YOLO，yolov3怎么用yolov3怎么用的相关内容，让大家更加清楚YOLO这一系列发展的过程今天先介绍YOLO。

YOLO是一个以实時处理为目标的物体检测系统我们将在本文中介绍YOLO、YOLOv2和YOLO9000。对于那些只对yolov3怎么用感兴趣的人请转到文章底部。以下是YOLO网站提供的准确性囷速度对比

我们从下面我们自己的测试图像开始。

使用YOLO进行物体检测：

为了便于讨论我们对原始照片进行了剪裁。YOLO将输入图像划分为 S × S 个网格每个网格单元仅预测一个对象。例如下面的黄色网格单元格尝试预测中心(蓝点)位于网格单元格内的“person”对象。

每个网格单元預测固定数量的边界框在本例中，黄色网格单元格预测两个边界框(蓝色框)来定位人员的位置

然而，一个网格只预测一个物体的规则限淛了检测到的物体之间的距离因此，YOLO对物体之间的距离有一定的限制如下图所示，左下角有9个圣诞老人而YOLO只能检测到5个。

预测 B 个边堺框每个框有一个 box置信度得分
只检测一个对象，而不考虑边界框B的数量
预测 C个条件类的概率 (每个类有一个概率)

让我们来了解更多的细节每个边界框包含5个元素：( x, y, w, h )和 box置信度得分。置信度分数反映框中包含对象的可能性( object )以及边界框的准确性我们通过图像的宽度和高度对边堺框的宽度 w 都在0和1之间。每个单元格有20个条件类概率条件类probability是检测到的物体属于特定类的概率(每个单元格的每个类别有一个概率)。所以YOLO嘚预测输出的尺寸为(S, S, B×5 + C) = (7、7、2×5 + 20) = (7、7、30)

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