【深度学习】YOLO v1

参考

论文阅读笔记

一些重点

• 每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。则SxS个网格，每个网格要预测B个bounding box还要预测C个categories。输出就是S x S x (5*B+C)的一个tensor。 注意：class信息是针对每个网格的，confidence信息是针对每个bounding box的。
  举例说明: 在PASCAL VOC中，图像输入为448x448，取S=7，B=2，一共有20个类别(C=20)。则输出就是7x7x30的一个tensor。
  

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• 每个grid有30维，这30维中，8维是回归box的坐标，2维是box的confidence，还有20维是类别。 其中坐标的x,y用对应网格的offset归一化到0-1之间，w,h用图像的width和height归一化到0-1之间。各。损失函数的权重应该是有所区别的。