YoLo V3 SPP u模型的讲解与总结
创始人
2024-03-22 06:38:02
0

一。mosaic图像增强

其实就是将多张图片给汇总到一起,在源码当中就是默认使用4张图片进行拼接,进行预测。
优点:

  1. 增加数据的多样性
  2. 增加目标个数
  3. BN能一次性统计多张图片的参数(变相的增加了,输入一张图片其实就已经包含了4张图片的均值和方差信息。)

二。spp模块

在这里插入图片描述
在经过backbone(darknet53)之后,额外添加了一个spp机构。实现了不同特征的融合。

三。IOU LOSS

1.GIOU LOSS

  • [ Ac:整个外界矩形的面积]
  • [ U:代表的是并集部分的面积]

缺点:收敛慢,不能准确回归。

2.DIOU LOSS

DIOU的计算公式:
在这里插入图片描述

  • [rou平方:欧式距离]
  • [b:为预测边界框的中心点]
  • [bgt:为真实边界框的中心点]
  • [c:外接矩阵的]
    在这里插入图片描述
    DIOU损失能够直接最小化两个boxes之间的距离,所以会收敛的快。

3.CIOU LOSS

定位损失应该考虑到3种几何参数:重叠面积,中心点距离,长宽比。
在这里插入图片描述

Focal Loss

未完待续。。。
参考自:
https://space.bilibili.com/18161609/channel/series

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