一、YOLOv1





Bbox使用开根号的原因:
小目标与大目标偏移相同尺度时,小目标检测效果差,那么公式中使用根号就会让小目标损失值更大了

V1网络的一些问题:
小目标检测效果差,当目标出现新配置也不行,目标定位不行
二、YOLOv2
去使用基于anchor偏移的预测会简化目标边界框预测的问题,会让网络更快学习,使用anchor虽然map下降一点点,但是召回率提升,意味着模型有更多的提升空间

 

使用sigmoid函数让边界框回归到gridcell里面

包含低层信息,进行融合,便于检测小物体



 





Bbox使用开根号的原因:
小目标与大目标偏移相同尺度时,小目标检测效果差,那么公式中使用根号就会让小目标损失值更大了

V1网络的一些问题:
小目标检测效果差,当目标出现新配置也不行,目标定位不行

去使用基于anchor偏移的预测会简化目标边界框预测的问题,会让网络更快学习,使用anchor虽然map下降一点点,但是召回率提升,意味着模型有更多的提升空间

 

使用sigmoid函数让边界框回归到gridcell里面

包含低层信息,进行融合,便于检测小物体



 
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