目标检测YOLO（V1、V2、V3）入门

news2024/9/23 15:30:41

one-stage和two-stage的区别

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YOLO常见的指标

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YOLO V1

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yolo v1架构解读

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yolo v1损失函数

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NMS非极大值抑制

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yolo v1版本的问题

  • 重叠在一起的物体不好分类，只是一个单分类问题
  • 多标签问题（狗和哈士奇）
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v2和v1的区别

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v2网络结构

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batch normalization

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v2版本的其他改进

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聚类提取先验框

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v2 偏移量计算方法

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坐标映射与还原

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感受野的作用

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感受野
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每个conv层后面会加上一个bn

特征融合改进

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多尺度检测

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V3

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多scale

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使用上采样，增加图片尺寸

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残差连接（残差网络至少不比原来网络差）

残差网络相当于给网络两个选择：

  • 一个是n层卷积网络，最后得到的权重好的话，就用这个选择，向下传递权重。
  • 如果不如原来的权重，就跳过这n层卷积网络，直接往下面传递原来的权重。这样的话，我可以使用20个残差块，只要这二十个有一个是好的，就可以提高网络性能。

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v3 网络架构

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先验框的设计

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softmax层改进

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RCNN

Rcnn的各个框不能共享参数
有多个卷积层，然后有多个全连接层，因为框的大小不一样，所以导致要一个一个的训练卷积层，计算量大
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faster RCNN

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RPN的作用

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