从0到1实现YOLOv3

只能跑跑官方代码,非官方代码训练py出现问题,我又不会改,想着还是要自己从零到一实现下模型,最慢的方法才是最快的方法。

目录

  • 0.简介
    • 0.0 如何从零开始手写简介
    • 0.1 前提知识
      • 0.1.1 全卷积神经网络,Fully Convolutional Neural Network
      • 0.1.2 锚箱 Anchor Boxes
      • 0.1.3 做出预测 Making Predictions
      • 0.1.4 中心坐标 Center Coordinates
      • 0.1.5 边界框的尺寸 Dimensions of the Bounding Box
      • 0.1.6 客观评分 Objectness Score
      • 0.1.7 阶级机密 Class Confidences
      • 0.1.8 跨不同尺度的预测 Prediction across different scales
      • 0.1.9 输出处理 Output Processing
      • 0.1.10 对象置信度阈值 Thresholding by Object Confidence
      • 0.1.11 非最大抑制 Non-maximum Suppression
      • 0.1.12 实现方案 Our Implementation
  • 1.构建YOLOv3

0.简介

0.0 如何从零开始手写简介

介绍如何从配置文件创建网络架构、加载权重和设计输入/输出管道

近年来,人们开发了许多用于目标检测的算法,其中一些包括YOLO、SSD、Mask RCNN和RetinaNet。

致力于改进目标检测,学习目标检测的最好方法是自己从头开始实现算法。

使用PyTorch实现一个基于YOLOv3的目标检测算法。
代码置于这个Github存储库中: YOLO_v3_tutorial_from_scratch

主要有5个部分:
0.卷积神经网络如何工作,边界盒回归,IoU和非最大抑制
1.理解YOLO工作原理
2.创建网络架构的层
3.实现网络的前向传递
4.目标得分阈值和非最大抑制
5.设计输入和输出管道

0.1 前提知识

0.1.1 全卷积神经网络,Fully Convolutional Neural Network

YOLO仅使用卷积层,使其成为一个全卷积网络(FCN)。它有75个卷积层,具有跳过连接和上采样层。

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