学习资料:

https://blog.paperspace.com/tag/series-yolo/

https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/77961414

https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/72616238

https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/80202337

https://blog.paperspace.com/tag/series-yolo/

DPM模型:

全称为(Deformable Part Moble),可变形的组件模型,是一种基于组件的检测算法.

YOLOv1

将物体检测(object detection)问题处理成回归问题,用一个卷积神经网络结构就可以从输入图像直接预测bounding box和类别概率。

优点:1.速度快;2,基于全局信息进行预测;3,泛化能力强;4,准确率高

算法原理:把输入图像划分成S*S的格子,然后对每个格子都预测B个bounding boxes和confidencescores,每个bounding box都包含5个预测值:x,y,w,h和confidence。x,y就是bounding box的中心坐标,与grid cell对齐(即相对于当前grid cell的偏移值),使得范围变成0到1;w和h进行归一化(分别除以图像的w和h,这样最后的w和h就在0到1范围)。每个格子都预测C个假定类别概率。文中作者取S=7,B=2,C=20。所以有7*7*(5*2+20)个tensor

如果目标的中心落入某格子,则该格子响应。每个bounding box 都对应一个confidence score,若格子里无目标,则confidence score为0。

缺点:对靠近很近的物体预测效果不好,原因是每个格子中只预测一类;定位误差较大,尤其是小物体。

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