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《《深度学习》YOLO v1网络架构 、损失值、NMS极大值抑制》
pi(C)-p^i(C)表示预测的类别的概率减去真实标签的概率,例如模型输出20类别的结果,即有20个数据,其中有预测到狗的概率,加入标签打的是狗,只需要将20个数据中预测狗额概率的值取出来,然后减去1,在对结果平方即可。前面的求和符号s平方表示网格的格式,例如YOLO v1中的网格个数为7*7,然后B表示预选框的个数,此处数值为2,后面的x表示预选框的中心点的坐标x,y,以及预选框的宽w、高h。例如上图中,同一个人脸被多个预选框预测出来,导致了预选框的重叠,此时可以将置信度低的抑制了,只保留最大的那个。
——来自博客 https://blog.csdn.net/qq_64603703/article/details/143133970
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