yolov3
損失函式詳解
yolov3
損失函式是在
yolov1
和yolov2
基礎上改進得到的，改進的最
大的地方是：由於
yolov3
將分類**改為回歸**，分類損失函式便換成了
二值交叉熵損失函式
yolov3
損失函式組成如下式所示：
osss
bobjjj
coordiji
iiii
jlix
xyys
bobjjj
jjcoordiji
iiii
jiww
hhlog(
(1)log(1sb
objjjj
jijii
iiij
iccc
clog(
(1)log(1sb
noobjjj
jjnoobjiji
iiii
jicc
cclog(
(1)log(1
sobjjj
jjiji
iiii
cclassip
ppp輸入到神經網路後會被分成ss
個網格，
每個網格產生
b個候選框，
每個候選框會經過網路最終得到相應的
bounding
box。最終得到ss
b個bounding
box那麼就需要利用損失函式確定具體的
bounding box
計算誤差更新權重。
)損失函式引數解讀：
引數objiji
表示第i
個網格的第
j先驗框是否負責這個目標物體，
如果負責
objij
i否則為
引數置信度ji
cjic
表示真實值，ji
c的取值是由網格的
bounding box
有沒有
YOLO v2 檢測原理
v2版本的優化目標 改善召回率，提公升定位精度，保證分類準確度。yolov2相比yolov1的改進 v2在每乙個卷積之後增加了bn層，提高了網路訓練的速度，加快了收斂，消除了對其他正則化的依賴，且正則化效果更好，使調參更簡單，即使去掉dropout層也不會產生過擬合。v1先使用224 224的解析度...
YOLOV2演算法筆記
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1 vs2015 opencv3.2 geforce gt 1030 c 編譯 github vs2015安裝 opencv3.2配置 cuda選擇9.0，cudnn配套 配置和編譯 雙擊 darknet master build darknet darknet.sln 如果沒有gpu採用darkn...