训练好的YOLO模型的预测过程是什么样的。

发布时间:2024年01月15日

问题描述:训练好的YOLO模型的预测过程是什么样的?

问题解答:

训练好的 YOLO(You Only Look Once)模型的预测过程主要分为以下步骤:

  1. 输入图像:

    • 将待检测的图像作为模型的输入。
  2. 前向传播:

    • 对输入图像进行前向传播,通过神经网络的多层结构获取每个位置的预测结果。
  3. 预测框生成:

    • 在 YOLO 的输出中,每个位置通常会有多个边界框(bounding box)的预测,每个边界框对应一个目标。
    • 对这些预测框进行筛选,保留置信度(confidence)较高的预测框。
  4. 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS):

    • 对保留的预测框应用非极大值抑制,以去除重叠较多且置信度较低的框。NMS会保留置信度最高的框,并抑制与其 IoU(Intersection over Union)较高的其他框。
  5. 得到最终结果:

    • 经过 NMS 后,保留的框即为最终的预测框,每个框包含目标的位置信息和类别信息。
    • 对每个保留的框,可以获取其坐标信息(左上角和右下角坐标)、置信度和对应的类别。

整个过程是在单一的前向传播中完成的,YOLO模型在一次前向传播中同时完成目标检测和位置预测。该方法的优势在于其速度快,因为它只需要一次网络传递就能够得到目标的位置信息。这使得 YOLO 在实时目标检测应用中表现优异。

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_43501408/article/details/135603653
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