为什么yolo检测不到图像中的所有物体？答案

【问题标题】：Why yolo can't detect all objects in image?为什么yolo检测不到图像中的所有物体？
【发布时间】：2019-10-10 07:50:10
【问题描述】：

我正在尝试使用 AlexeyAB 暗网检测图像中的物体。但它只检测到 2 或 3 个物体。它无法检测到小物体（例如帽子）。我正在使用这个命令：

./darknet detector test ./cfg/coco.data ./cfg/yolov3.cfg /weight_path/ /image_path/

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： machine-learning image-processing object-detection yolo darknet

【解决方案1】：

根据AlexeyAB page 对于小物体，您可以这样做：

用于训练小物体（小于 16x16 后的图像调整为 416x416) - 设置图层 = -1, 11 而不是 https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/6390a5a2ab61a0bdf6f1a9a6b4a739c16b36e0d7/cfg/yolov3.cfg#L720 并设置 stride=4 而不是 https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/6390a5a2ab61a0bdf6f1a9a6b4a739c16b36e0d7/cfg/yolov3.cfg#L717

对于训练小型和大型对象，您可以使用修改后的模型：

全模型：5 yolo 层：https://raw.githubusercontent.com/AlexeyAB/darknet/master/cfg/yolov3_5l.cfg

微型模型：3 yolo 层：https://raw.githubusercontent.com/AlexeyAB/darknet/master/cfg/yolov3-tiny_3l.cfg

空间全模型：3 yolo 层：https://raw.githubusercontent.com/AlexeyAB/darknet/master/cfg/yolov3-spp.cfg

同样在训练完成后，在检测阶段，你可以做以下事情：

通过在您的 .cfg 文件中设置来提高网络分辨率（height=608 和 width=608) 或 (height=832 and width=832) 或 (32 的任意倍数) - 这提高了精度并可以检测小物体：link

无需再次训练网络，只需使用已训练为 416x416 分辨率的 .weights 文件

但为了获得更高的准确度，您应该使用更高分辨率 608x608 或 832x832 进行训练，注意：如果出现内存不足错误
然后在 .cfg 文件中，您应该增加 subdivisions=16、32 或 64：link

【讨论】：