YOLOX中的decoupled head到底指什么呢？和其他的回归头，分类 …
以上这张图就很好的展示了yolox和之前的yolo系列的分类头的区别，对于由backbone得到的特征图，经过一系列降维后，在之前的yolo系列中，关于分类的概率和bbox坐标的预测都是同时完 …
解读YOLO目标检测方法 - 知乎
图1：YOLO结构 输入的图片是448x448的尺寸，经过24个卷积+2个全连接层变成 [1,7,7,30]的输出，这个结构的 特征提取 部分有点像GoogLeNet，只是用 (1x1 卷积 +relu+3x3卷积+relu)代替 …
请问深度学习yolov8测试验证的时候，参数conf和iou必须用默认值 …
在 YOLOv8 中， conf 和 iou 参数用于测试和验证期间确定检测对象的质量。虽然默认值可以提供良好的起点，但通常可以调整它们以针对特定任务或数据集获得更好的性能。 conf （置信度 …
目标检测比如 yolov5，训练输入图像大小默认是 640*640，这个是 …
首先回答的是，不见得input size越大越好。主要的原因是目前所采用的FPN结构的设计，不同size的物体被分到了不同的feature map上进行处理。我们的工作在以Resnet-50 FCOS在800 …
能不能只要训练集和测试集，不要验证集呢？ - 知乎
Jan 11, 2018 · 在这里插入图片描述 以上，如果有总结的不到位的地方欢迎指出。 一些清晰的总结和体会 最近看了sklearn用户指南里的 交叉验证：评估估计器性能，有一些更明确的体会记录 …
yolo 原理与实现方法是什么？ - 知乎
YOLO对输入图像的大小不变。然而，在实践中，由于我们在实现算法时可能遇到各种问题，因此我们可能希望坚持使用恒定的输入大小。 其中一个重要问题是，如果我们想以批量方式处理 …
深度学习模型训练的时候，一般把epoch设置多大？ - 知乎
在机器学习中，epoch 数量是指整个训练集通过模型的次数。一个Epoch意味着训练数据集中的每个样本都有机会更新内部模型参数。 Epoch由一个或多个Batch组成。 选择合适的 epoch 数 …
YOLO 损失函数中confidence的预测值和真实值分别是怎么得到 …
那么confidence的真实值是1，即包含物体的概率为1，IOU值也为1，这样我们训练时才可以让预测的边界框尽量接近真实框 (不过YOLO里面有一个控制参数，resocre，当其为1时，IOU不 …
深度学习的loss一般收敛到多少？ - 知乎
看题主的意思，应该是想问，如果用训练过程当中的loss值作为衡量深度学习模型性能的指标的话，当这个指标下降到多少时才能说明模型达到了一个较好的性能，也就是将loss作为一 …
目标检测数据标注，不完整的物体或有遮挡的物体要标吗？ - 知乎
Jul 3, 2021 · 以我的经验来说是必须要标的，而且最好要标注遮挡的程度。这个不仅对训练有帮助，可以因为可以选择训练的样本。但是更重要的是对测试的帮助。如果有了遮挡的标注，就可 …