珠海网站制作哪家便宜,步骤拼音,东莞中堂网站建设,中国空间站设计在轨飞行多少年在计算机视觉领域中#xff0c;目标检测是一个核心问题#xff0c;旨在识别图像中所有感兴趣的目标#xff0c;并给出它们的类别和位置。近年来#xff0c;随着深度学习技术的发展#xff0c;目标检测领域取得了巨大的进步。Yolo#xff08;You Only Look Once#xff0…在计算机视觉领域中目标检测是一个核心问题旨在识别图像中所有感兴趣的目标并给出它们的类别和位置。近年来随着深度学习技术的发展目标检测领域取得了巨大的进步。YoloYou Only Look Once系列算法以其出色的速度和合理的精度在实时目标检测任务中占据了重要的地位。本文将详细介绍Yolo系列中的V1和V2两个版本并对比它们的差异。 YoloV1
YoloV1是Yolo系列目标检测算法的开山之作具有重要的开创性意义。它将目标检测任务转化为一个回归问题摒弃了传统的两阶段目标检测方法中先提取候选区域再进行分类的步骤极大地提高了检测速度。
架构
YoloV1采用一个单一的卷积神经网络CNN将输入图像划分为SxS的网格。每个网格负责检测其中心点落在该网格内的目标。模型直接输出边界框bounding boxes和对应的类别概率。每个网格预测固定数量的边界框及其置信度。 输入层
输入图像的尺寸固定为448×448主要是因为YoloV1的网络中卷积层最后接了两个全连接层而全连接层要求输入的数据是固定尺寸的。 卷积层
共有24个卷积层用于对输入图像进行特征提取不断地提取图像的抽象特征。在3x3的卷积后接1x1卷积既降低了计算量也提升了模型的非线性能力。
全连接层
2个全连接层位于卷积层之后。第一个全连接层将卷积得到的分布式特征映射到样本标记空间把输入图像的所有卷积特征整合到一起第二个全连接层将所有神经元得到的卷积特征进行维度转换最后得到与目标检测网络输出维度相同的维度。除最后一层使用线性激活函数外其余层都使用LeRU激活函数。
网格划分与边界框预测
将输入图像划分为7×7的网格。如果目标的中心落在某个网格内那么这个网格就负责预测该目标。每个网格预测2个边界框每个边界框需要预测5个值分别是中心坐标x, y、宽w、高h以及置信度confidence。
类别预测
由于Pascal VOC数据集共有20个物体类别所以每个网格还需要预测20个类别的概率值表示该网格位置存在任一种类别的可能性。
损失函数
损失函数包括位置误差、置信度误差前景和背景和分类误差。 优点与缺点
YoloV1的速度非常快标准版本每秒可以处理45帧图像极速版本甚至可以每秒处理150帧图像完全满足视频的实时检测要求。此外它的假阳性率低在区分前景和背景区域方面表现较好检测错误的情况较少。然而YoloV1的检测精度相对较低特别是对于小物体以及靠得特别近的物体检测效果不好。
YoloV2
YoloV2在YoloV1的基础上进行了多项改进包括采用更深的特征提取网络、引入锚框anchor boxes机制、使用批量归一化Batch Normalization以及支持在更高分辨率下进行训练等显著提高了检测速度和准确度。 网络结构
YoloV2使用Darknet-19作为其基础网络结构Darknet-19是一个深度卷积神经网络包含19个卷积层和5个最大池化层。它的设计哲学是减少计算量同时保持足够的特征表达能力。 锚框机制
为了预测不同尺寸的目标YoloV2引入了锚框的概念。每个网格单元不再只预测一个边界框而是预测多个与锚点尺寸相关的边界框。这些锚点是预先定义的基于训练数据集中目标尺寸的分布。使用多个锚点可以提高对不同尺寸目标的检测能力。 特征金字塔网络FPN
YoloV2通过特征金字塔网络FPN来捕捉不同尺度的特征从而提高对小目标的检测能力。FPN的核心思想是将深层网络中的高语义信息和浅层网络中的高分辨率信息结合起来使得YoloV2能够在不同尺度的特征图上进行检测从而检测到不同大小的目标。
损失函数
YoloV2定义了一个复合损失函数用于同时优化定位和分类误差。损失函数主要由边界框坐标损失、目标置信度损失和分类损失三部分组成。
优点与改进
YoloV2在保持较快检测速度的同时显著提升了检测性能尤其是在小目标检测方面有了一定的改善。此外YoloV2还通过数据增强和在线难例挖掘Online Hard Example Mining, OHEM等技术进一步提高了模型的泛化能力。
对比
网络结构YoloV1使用较浅的网络结构而YoloV2采用了更深的Darknet-19网络结构提高了特征提取能力。 边界框预测YoloV1每个网格预测固定数量的边界框而YoloV2引入了锚框机制提高了对不同尺寸目标的检测能力。训练策略YoloV2在训练策略上进行了优化使用了更高分辨率的输入图像和多尺度训练使得模型对不同尺度的目标具有更好的适应性。检测性能YoloV2在保持较快检测速度的同时显著提升了检测精度尤其是在小目标检测方面。
总结
YoloV1和YoloV2在目标检测领域都有着举足轻重的地位。YoloV1以其独特的设计理念将目标检测任务转化为一个单一的回归问题实现了端到端的训练非常适合实时应用场景。然而它也存在一些不足比如对小目标的检测效果欠佳。YoloV2在YoloV1的基础上进行了多方面的改进显著提升了检测性能和泛化能力。总的来说YoloV1和YoloV2都是目标检测发展历程中的重要里程碑它们的创新设计和高效性能为后续的目标检测算法提供了宝贵的经验和借鉴。
