深度学习目标检测算法分成基于锚框的和无锚框的,如下图所示
所谓锚框,就是目标检测算法中,以锚点为中心,由算法预定义的多个不同长宽比的先验框,如下图所示。
锚框的长宽比训练数据集中的对象大小选择,YOLOv3算法中的锚框的长宽比是算法作者通过分析COCO数据集中对象长宽比,通过K-Mean估计得到的。锚框的长宽比是一个在已有数据集上的先验值,是一个超参数,可以在模型的配置文件中配置,例如:YOLOv5中的锚框配置。《从训练数据中估计锚框的长宽比》
深度学习目标检测算法分成基于锚框的和无锚框的,如下图所示
所谓锚框,就是目标检测算法中,以锚点为中心,由算法预定义的多个不同长宽比的先验框,如下图所示。
锚框的长宽比训练数据集中的对象大小选择,YOLOv3算法中的锚框的长宽比是算法作者通过分析COCO数据集中对象长宽比,通过K-Mean估计得到的。锚框的长宽比是一个在已有数据集上的先验值,是一个超参数,可以在模型的配置文件中配置,例如:YOLOv5中的锚框配置。《从训练数据中估计锚框的长宽比》